DBMS > Apache Impala vs. Kinetica vs. Oracle NoSQL vs. SiriDB vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Kinetica vs. Oracle NoSQL vs. SiriDB vs. Sphinx

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

A multi-model, scalable, distributed NoSQL database, designed to provide highly reliable, flexible, and available data management across a configurable set of storage nodes

Open Source Time Series DBMS

Open Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store
Relational DBMS

Time Series DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Spatial DBMS
Time Series DBMS

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	13,77
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,64
Rang	#236	Overall
	#109	Relational DBMS

Punkte	2,95
Rang	#100	Overall
	#17	Document Stores
	#17	Key-Value Stores
	#50	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

impala.apache.org

www.kinetica.com

www.oracle.com/database/nosql/technologies/nosql

siridb.com

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.kinetica.com

docs.oracle.com/en/database/other-databases/nosql-database/index.html

docs.siridb.com

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Kinetica

Oracle

Cesbit

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2013

2012

2011

2017

2001

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

7.1, August 2021

23.3, Dezember 2023

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

Proprietary for Enterprise Edition (Oracle Database EE license has Oracle NoSQL database EE covered: details)

Open Source

MIT License

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++

C, C++

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Solaris SPARC/x86

Linux

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

Support Fixed schema and Schema-less deployment with the ability to interoperate between them.

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

Numeric data

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

HTTP API

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C
C#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Aufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

Electable source-replica replication per shard. Support distributed global deployment with Multi-region table feature

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

with Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Eventual Consistency
Immediate Consistency

abhängig von Konfiguration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

konfigurierbar

ACID innerhalb eines 'storage nodes' (=shard)

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

GPU vRAM or System RAM

off heap cache

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

nein

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

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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