DBMS > Apache Impala vs. Faircom DB vs. Solr

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Faircom DB vs. Solr

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs.

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Spatial DBMS

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

Punkte	13,77
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,20
Rang	#318	Overall
	#48	Key-Value Stores
	#141	Relational DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

impala.apache.org

www.faircom.com/products/faircom-db

solr.apache.org

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

FairCom Corporation

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2013

1979

2006

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

V12, November 2020

9.6.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Restricted, free version available

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++

ANSI C, C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OS X
QNX
SCO
Solaris
VxWorks
Windows

easily portable to other OSs

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Datenschema

schema free, schema optional, schema required, partial schema,

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types, JSON, typed binary structures

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

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
Direct SQL
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP/JSON API
RESTful MQTT/JSON API
RPC

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

.Net
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js and browser)
PHP
Python
Visual Basic

.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

.Net, JavaScript, C/C++

Java plugins

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution).

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

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

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency
Tunable consistency per server, database, table, and transaction

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

tunable from ACID to Eventually Consistent

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory

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

Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Elasticsearch replaced Solr as the most popular search engine
12. Januar 2016, Paul Andlinger

Enterprise Search Engines almost double their popularity in the last 12 months
2. Juli 2014, Paul Andlinger

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

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