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DBMS > Elasticsearch vs. FoundationDB vs. Impala vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Elasticsearch vs. FoundationDB vs. Impala vs. Spark SQL

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameElasticsearch  Xaus Vergleich ausschliessenFoundationDB  Xaus Vergleich ausschliessenImpala  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
Created as commercial project in 2013, FoundationDB has been acquired by Apple in March 2015 and was withdrawn from the market. As a consequence, the product was removed from the DB-Engines ranking. In April 2018, Apple open-sourced FoundationDB and it therefore reappears in the ranking.
KurzbeschreibungEine moderne Such- und Analyseplattform basierend auf Apache Lucene infoElasticsearch lets you perform and combine many types of searches such as structured, unstructured, geo, and metricSortierter Key-Value Store. Core features werden durch layers ergänzt.Analytic DBMS für HadoopSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellSuchmaschineDocument Store infoUnterstützt durch speziellen Layer
Key-Value Store
Relational DBMS infoUnterstützt durch speziellen SQL-Layer
Relational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
Document Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte151,07
Rang#7  Overall
#1  Suchmaschinen
Punkte1,66
Rang#148  Overall
#26  Document Stores
#28  Key-Value Stores
#72  Relational DBMS
Punkte17,68
Rang#40  Overall
#25  Relational DBMS
Punkte22,58
Rang#36  Overall
#22  Relational DBMS
Websitewww.elastic.co/­elasticsearchwww.foundationdb.orgwww.cloudera.com/­products/­open-source/­apache-hadoop/­impala.htmlspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationwww.elastic.co/­guide/­en/­elasticsearch/­reference/­current/­index.htmlapple.github.io/­foundationdbdocs.cloudera.com/­documentation/­enterprise/­latest/­topics/­impala.htmlspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerElasticFoundationDBClouderaApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2010201320132014
Aktuelle Version7.8.0, Juni 20206.2.28, November 20204.1.0, Juni 20223.3.0 ( 2.13), Juni 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoElastic LicenseOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache Version 2Open Source infoApache 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.
ImplementierungsspracheJavaC++C++Scala
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
OS X
Windows
LinuxLinux
OS X
Windows
Datenschemaschemafrei infoFlexible Typdefinitionen, die - sobald definiert - persistent bleiben.schemafrei infoEinige Layers unterstützen Schematajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejanein infoEinige Layers unterstützen Typenjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesja infoAlle Suchfelder werden automatisch indiziertneinjanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languagenur in speziellem SQL-LayerSQL-like DML and DDL statementsSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJava API
RESTful HTTP/JSON API
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
Groovy
Community Contributed Clients
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby
.Net
C
C++
Go
Java
JavaScript infoNode.js
PHP
Python
Ruby
Swift
All languages supporting JDBC/ODBCJava
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjanur im SQL-layerja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reducenein
Triggersja infoMittels Verwendung des 'Percolation' featuresneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjajafrei wählbarer Replikationsfaktorkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenES-Hadoop Connectorneinja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency infoSynchrone dokumentenbasierte Replikation. Write consistency konfigurierbar: one, quorum, allLinearizable consistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnur im SQL-layerneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenMemcached and Redis integrationneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und Kerberosnein

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
ElasticsearchFoundationDBImpalaSpark SQL
DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2017
2. Januar 2018, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

Elasticsearch moved into the top 10 most popular database management systems
3. Juli 2017, Matthias Gelbmann

MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

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