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DBMS > Apache Impala vs. Kinetica vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. SiriDB vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Kinetica vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. SiriDB vs. Sphinx

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenKinetica  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenSiriDB  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopFully vectorized database across both GPUs and CPUsFully managed big data interactive analytics platformOpen Source Time Series DBMSOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS infocolumn orientedTime Series DBMSSuchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreSpatial DBMS
Time Series DBMS
Document Store infoIf a column is of type dynamic docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-types/­dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell
Event Store infothis is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps)
Spatial DBMS
Suchmaschine infosupport for complex search expressions docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engine
Time Series DBMS infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer/­time-series-analysis
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte13,77
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte0,64
Rang#236  Overall
#109  Relational DBMS
Punkte4,38
Rang#77  Overall
#41  Relational DBMS
Punkte0,00
Rang#383  Overall
#41  Time Series DBMS
Punkte5,98
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Websiteimpala.apache.orgwww.kinetica.comazure.microsoft.com/­services/­data-explorersiridb.comsphinxsearch.com
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmldocs.kinetica.comdocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorerdocs.siridb.comsphinxsearch.com/­docs
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaKineticaMicrosoftCesbitSphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr20132012201920172001
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20227.1, August 2021cloud service with continuous releases3.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2kommerziellkommerziellOpen Source infoMIT LicenseOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C, C++CC++
Server BetriebssystemeLinuxLinuxgehostetLinuxFreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
DatenschemajajaFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)jaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja infobool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-typesja infoNumeric datanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinjanein
Sekundärindizesjajaall fields are automatically indexedjaja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsSQL-like DML and DDL statementsKusto Query Language (KQL), SQL subsetneinSQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
HTTP APIProprietäres Protokoll
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reducebenutzerdefinierte FunktionenYes, possible languages: KQL, Python, Rneinnein
Triggersneinja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified rangeja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicyneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding infoImplicit feature of the cloud serviceShardingSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorSource-Replica Replikationja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.jakeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtneinSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-sparkneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinneinneinneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja infoGPU vRAM or System RAMneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosZugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf TabellenebeneAzure Active Directory AuthenticationEinfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccountsnein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen
Apache ImpalaKineticaMicrosoft Azure Data ExplorerSiriDBSphinx
DB-Engines Blog Posts

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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