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DBMS > Apache Impala vs. SiriDB vs. Sphinx vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. SiriDB vs. Sphinx vs. Tkrzw

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenSiriDB  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessenTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopOpen Source Time Series DBMSOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen DatenbankenA concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSSuchmaschineKey-Value Store
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte12,45
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte0,07
Rang#378  Overall
#42  Time Series DBMS
Punkte5,95
Rang#55  Overall
#5  Suchmaschinen
Punkte0,07
Rang#372  Overall
#57  Key-Value Stores
Websiteimpala.apache.orgsiridb.comsphinxsearch.comdbmx.net/­tkrzw
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmldocs.siridb.comsphinxsearch.com/­docs
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaCesbitSphinx Technologies Inc.Mikio Hirabayashi
Erscheinungsjahr2013201720012020
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20223.5.1, Februar 20230.9.3, August 2020
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoMIT LicenseOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlichOpen Source infoApache Version 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++CC++C++
Server BetriebssystemeLinuxLinuxFreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Linux
macOS
Datenschemajajajaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja infoNumeric dataneinnein
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 Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsneinSQL-like query language (SphinxQL)nein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
HTTP APIProprietäres Protokoll
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
C++
Java
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduceneinneinnein
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.keine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorjakeinekeine
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 Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinneinnein
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 haltenneinjaja infousing specific database classes
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosEinfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccountsneinnein

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 ImpalaSiriDBSphinxTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
DB-Engines Blog Posts

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

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28. November 2017, SDTimes.com

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28. November 2017, Datanami

Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse
24. Juni 2022, InfoWorld

Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop
12. März 2017, Uber

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

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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
25. April 2024, Insider Monkey

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

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3. Juni 2024, Proactive Investors UK

Perplexity AI: From Its Use To Operation, Everything You Need To Know About Google's Newest Challenger
11. Januar 2024, Free Press Journal

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