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DBMS > Apache Impala vs. ObjectBox vs. Sphinx vs. Typesense

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. ObjectBox vs. Sphinx vs. Typesense

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenObjectBox  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessenTypesense  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopLightweight, fast on-device database for IoT, Mobile and Embedded devices, persisting and synchronising objects and vectorsOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen DatenbankenA typo-tolerant, in-memory search engine optimized for instant search-as-you-type experiences and developer productivity
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSObject oriented DBMS
Vektor DBMS
SuchmaschineSuchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreTime Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte12,45
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte1,29
Rang#166  Overall
#5  Object oriented DBMS
#7  Vektor DBMS
Punkte5,95
Rang#55  Overall
#5  Suchmaschinen
Punkte0,76
Rang#219  Overall
#14  Suchmaschinen
Websiteimpala.apache.orggithub.com/­objectbox
objectbox.io
sphinxsearch.comtypesense.org
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmldocs.objectbox.iosphinxsearch.com/­docstypesense.org/­docs
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaObjectBox LimitedSphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr2013201720012015
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20224.0 (May 2024)3.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Bindings are released under Apache 2.0 infoApache License 2.0Open Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlichOpen Source infoGPL V3
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 und C++C++C++
Server BetriebssystemeLinuxAndroid
Any POSIX system
Docker
iOS
Linux
macOS
QNX
Windows
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Linux
Datenschemajajajaschemafrei infopre-defined schema optional
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 statementsneinSQL-like query language (SphinxQL)nein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
Proprietäres native APIProprietäres ProtokollRESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC
C++
Dart (Flutter)
Go
Java
Kotlin
Python
Swift
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
.Net infocommunity maintained
Clojure infocommunity maintained
Dart infocommunity maintained
Go infocommunity maintained
Java infocommunity maintained
JavaScript
Perl infocommunity maintained
PHP
Python
Ruby
Rust infocommunity maintained
Swift infocommunity maintained
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduceneinneinnein
Triggersneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorData sync between devices allowing occasional connected databases to work completely offlinekeineMulti-source replication using RAFT
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
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDneinnein
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 haltenneinneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und Kerberosjanein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Apache ImpalaObjectBoxSphinxTypesense
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29. Mai 2024

Vector search: making sense of search queries
29. Mai 2024

Python on-device Vector and Object Database for Local AI
28. Mai 2024

Evolution of search: traditional vs vector search
23. Mai 2024

On-device Vector Database for Dart/Flutter
21. Mai 2024

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
Apache ImpalaObjectBoxSphinxTypesense
DB-Engines Blog Posts

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

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