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Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. MaxDB vs. Sphinx vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenMaxDB infoformerly named Adabas-D  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopA robust and reliable RDBMS optimized to run all major SAP solutionsOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen DatenbankenOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSSuchmaschineRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte13,77
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte2,32
Rang#112  Overall
#55  Relational DBMS
Punkte5,98
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Punkte0,54
Rang#250  Overall
#114  Relational DBMS
Websiteimpala.apache.orgmaxdb.sap.comsphinxsearch.comsplicemachine.com
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmlmaxdb.sap.com/­documentationsphinxsearch.com/­docssplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaSAP, acquired from Software AG (Adabas-D) in 1997Sphinx Technologies Inc.Splice Machine
Erscheinungsjahr2013198420012014
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20227.9.10.12, Februar 20243.5.1, Februar 20233.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2kommerziell infoLimitierte Community Edition gratisOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlichOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
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++Java
Server BetriebssystemeLinuxAIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajajajaja
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, XSLTneinnein
Sekundärindizesjajaja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldernja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsjaSQL-like query language (SphinxQL)ja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
WebDAV
Proprietäres ProtokollJDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC.Net
C#
Java
Perl
PHP
Python
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reducejaneinja infoJava
Triggersneinjaneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorSource-Replica ReplikationkeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtneinneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
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 haltenneinneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardneinAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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 ImpalaMaxDB infoformerly named Adabas-DSphinxSplice Machine
DB-Engines Blog Posts

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

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Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop
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SAP Content Server High Availability using Amazon EFS and SUSE | Amazon Web Services
30. Dezember 2020, AWS Blog

SAP Aligns Mainstream Maintenance Commitments Across Its Enterprise Solutions
11. August 2020, SAP News

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5. Juni 2018, Alizila

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29. Oktober 2019, The Hacker News

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19. Januar 2021, PR Newswire

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

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29. September 2020, eWeek

Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine
18. September 2019, Towards Data Science

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