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DBMS > Apache Impala vs. Riak TS vs. Sequoiadb vs. Sphinx vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Riak TS vs. Sequoiadb vs. Sphinx vs. Splice Machine

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenRiak TS  Xaus Vergleich ausschliessenSequoiadb  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopRiak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KVNewSQL database with distributed OLTP and SQLOpen 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 DBMSTime Series DBMSDocument Store
Relational DBMS
SuchmaschineRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte13,77
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte0,20
Rang#319  Overall
#27  Time Series DBMS
Punkte0,45
Rang#261  Overall
#41  Document Stores
#122  Relational DBMS
Punkte5,98
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Punkte0,54
Rang#250  Overall
#114  Relational DBMS
Websiteimpala.apache.orgwww.sequoiadb.comsphinxsearch.comsplicemachine.com
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmlwww.tiot.jp/­riak-docs/­riak/­ts/­latestwww.sequoiadb.com/­en/­index.php?m=Files&a=indexsphinxsearch.com/­docssplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaOpen Source, formerly Basho TechnologiesSequoiadb Ltd.Sphinx Technologies Inc.Splice Machine
Erscheinungsjahr20132015201320012014
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20223.0.0, September 20223.5.1, Februar 20233.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open SourceOpen Source infoServer: AGPL; Client: Apache V2Open Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlichOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++ErlangC++C++Java
Server BetriebssystemeLinuxLinux
OS X
LinuxFreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajaschemafreischemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinja infooid, date, timestamp, binary, regexneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaeingeschränktjaja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldernja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsyes, limitedSQL-like query languageSQL-like query language (SphinxQL)ja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
HTTP API
Native Erlang Interface
Proprietäres Protokoll basierend auf JSONProprietäres ProtokollJDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC infounofficial client library
C#
C++ infounofficial client library
Clojure infounofficial client library
Dart infounofficial client library
Erlang
Go infounofficial client library
Groovy infounofficial client library
Haskell infounofficial client library
Java
JavaScript infounofficial client library
Lisp infounofficial client library
Perl infounofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala infounofficial client library
Smalltalk infounofficial client library
.Net
C++
Java
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/ReduceErlangJavaScriptneinja infoJava
Triggersneinja infopre-commit hooks and post-commit hooksneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingShardingSharding 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 Replikationsfaktorfrei wählbarer ReplikationsfaktorSource-Replica ReplikationkeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtjaneinneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyEventual ConsistencyEventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein infolinks between datasets can be storedneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinneinwährend einer Transaktion wird das Dokument gesperrtneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja 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 Kerberosneineinfacher Passwort-basierter ZugriffsschutzneinAccess 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

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Weitere Ressourcen
Apache ImpalaRiak TSSequoiadbSphinxSplice Machine
DB-Engines Blog Posts

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

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