DBMS > Apache Impala vs. OrientDB vs. Riak TS vs. Solr

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. OrientDB vs. Riak TS vs. Solr

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Multi-model DBMS (Document, Graph, Key/Value)

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store

Time Series DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Spatial DBMS

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

Punkte	12,45
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	3,25
Rang	#89	Overall
	#16	Document Stores
	#6	Graph DBMS
	#13	Key-Value Stores

Punkte	0,28
Rang	#307	Overall
	#27	Time Series DBMS

Punkte	41,02
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

impala.apache.org

orientdb.org

solr.apache.org

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

www.orientdb.com/docs/last/index.html

www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

OrientDB LTD; CallidusCloud; SAP

Open Source, formerly Basho Technologies

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2013

2010

2015

2006

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

3.2.29, Maerz 2024

3.0.0, September 2022

9.6.1, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2

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++

Java

Erlang

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java JDK (>= JDK 6)

Linux
OS X

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Läuft als Servlet in einem Servlet Container (z.B. Tomcat, Jetty ist inkludiert)

Datenschema

schemafrei

Schema kann erzwungen werden: für kompletten Satz ("schema-full") oder nur für einzelne Attribute ("schema-hybrid")

schemafrei

Dynamic Fields enables on-the-fly addition of new fields

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

mit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typing

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language, no joins

yes, limited

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Tinkerpop technology stack with Blueprints, Gremlin, Pipes
Java API
RESTful HTTP/JSON API

HTTP API
Native Erlang Interface

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

.Net
C
C#
C++
Clojure
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

.Net
Erlang
Java
JavaScript
jede Sprache, die Sockets und entweder XML oder JSON unterstützt
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Java, Javascript

Erlang

Java plugins

Triggers

nein

Hooks

pre-commit hooks and post-commit hooks

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

could be achieved with distributed queries

spark-solr: github.com/lucidworks/spark-solr and streaming expressions to reduce

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

nein

links between datasets can be stored

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen, Rechte auch auf Satzebene

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

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12. Januar 2016, Paul Andlinger

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27. Oktober 2017, KDnuggets

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21. Januar 2022, Open Source For You

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20. September 2019, Towards Data Science

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22. Oktober 2023, Solutions Review

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14. März 2019, VentureBeat

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14. August 2013, iProgrammer

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7. Juni 2015, insideBIGDATA

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