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Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. HBase vs. Riak TS vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBase

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

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

Open Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	1,97
Rang	#126	Overall
	#59	Relational DBMS

Punkte	30,50
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Punkte	0,20
Rang	#319	Overall
	#27	Time Series DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

phoenix.apache.org

hbase.apache.org

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

phoenix.apache.org

hbase.apache.org/book.html

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

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Open Source, formerly Basho Technologies

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2014

2008

2015

2001

Aktuelle Version

5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 2019

2.3.4, Jaenner 2021

3.0.0, September 2022

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

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

Java

Erlang

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

Linux
OS X

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

late-bound, schema-on-read capabilities

schema-free, schema definition possible

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

options to bring your own types, AVRO

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

nein

yes, limited

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

HTTP API
Native Erlang Interface

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
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

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Coprocessors in Java

Erlang

nein

Triggers

nein

pre-commit hooks and post-commit hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Aufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Single row ACID (across millions of columns)

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancy

Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

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11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

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

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