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DBMS > Apache Impala vs. Kinetica vs. Sphinx vs. Warp 10

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Kinetica vs. Sphinx vs. Warp 10

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenKinetica  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessenWarp 10  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopFully vectorized database across both GPUs and CPUsOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen DatenbankenTimeSeries DBMS specialized on timestamped geo data based on LevelDB or HBase
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSSuchmaschineTime Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreSpatial DBMS
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte12,45
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte0,66
Rang#234  Overall
#107  Relational DBMS
Punkte5,95
Rang#55  Overall
#5  Suchmaschinen
Punkte0,14
Rang#344  Overall
#32  Time Series DBMS
Websiteimpala.apache.orgwww.kinetica.comsphinxsearch.comwww.warp10.io
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmldocs.kinetica.comsphinxsearch.com/­docswww.warp10.io/­content/­02_Getting_started
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaKineticaSphinx Technologies Inc.SenX
Erscheinungsjahr2013201220012015
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20227.1, August 20213.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2kommerziellOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlichOpen Source infoApache License 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C, C++C++Java
Server BetriebssystemeLinuxLinuxFreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemajajajaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjajaja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldernnein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query language (SphinxQL)nein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Proprietäres ProtokollHTTP API
Jupyter
WebSocket
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
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 Funktionenneinja infoWarpScript
Triggersneinja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified rangeneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.Sharding infobasierend auf HBase
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorSource-Replica Replikationkeinefrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationImmediate Consistency infobasierend auf HBase
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinneinneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.ja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja infoGPU vRAM or System RAMja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosZugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf TabellenebeneneinMandatory use of cryptographic tokens, containing fine-grained authorizations

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
Apache ImpalaKineticaSphinxWarp 10
DB-Engines Blog Posts

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

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Updates & Upserts in Hadoop Ecosystem with Apache Kudu
27. Oktober 2017, KDnuggets

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21. März 2024, insideBIGDATA

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26. März 2024, Datanami

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18. März 2024, GlobeNewswire

Transforming spatiotemporal data analysis with GPUs and generative AI
30. Oktober 2023, InfoWorld

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Switching From Sphinx to MkDocs Documentation — What Did I Gain and Lose
2. Februar 2024, Towards Data Science

5 Powerful Alternatives to Elasticsearch
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Manticore is a Faster Alternative to Elasticsearch in C++
25. Juli 2022, hackernoon.com

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3. Juni 2024, Proactive Investors UK

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11. Januar 2024, Free Press Journal

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6. Februar 2020, openPR

Time Series Databases Software market latest trends, CAGR, and forecast till 2026 | eSherpa Market Reports
13. April 2020, openPR

Time Series Intelligence Software Market Business Insights, Key Trend Analysis | Google, SAP, Azure Time Series ...
12. Juni 2024, Amoré

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