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DBMS > Apache Impala vs. GridDB vs. OpenTSDB vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. GridDB vs. OpenTSDB vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenGridDB  Xaus Vergleich ausschliessenOpenTSDB  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopScalable in-memory time series database optimized for IoT and Big DataSkalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBaseOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSTime Series DBMSSuchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreKey-Value Store
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte14,03
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte2,02
Rang#132  Overall
#11  Time Series DBMS
Punkte1,73
Rang#147  Overall
#12  Time Series DBMS
Punkte6,03
Rang#60  Overall
#6  Suchmaschinen
Websiteimpala.apache.orggriddb.netopentsdb.netsphinxsearch.com
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmldocs.griddb.netopentsdb.net/­docs/­build/­html/­index.htmlsphinxsearch.com/­docs
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaToshiba Corporationderzeit von Yahoo und anderen gewartetSphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr2013201320112001
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20225.1, August 20223.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoAGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also availableOpen Source infoLGPLOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
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++C++JavaC++
Server BetriebssystemeLinuxLinuxLinux
Windows
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajajaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja infonumerical, string, blob, geometry, boolean, timestampnumerische Daten für Metriken, Strings für Tagsnein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjajaneinja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsSQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language)neinSQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP/JSON API
HTTP API
Telnet API
Proprietäres Protokoll
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby
Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduceneinneinnein
Triggersneinjaneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding infobasierend auf HBaseSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorSource-Replica Replikationfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf HBasekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtConnector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobsneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate consistency within container, eventual consistency across containersImmediate Consistency infobasierend auf HBase
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACID at container levelneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosAccess rights for users can be defined per databaseneinnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Apache ImpalaGridDBOpenTSDBSphinx
Specific characteristicsGridDB is a highly scalable, in-memory time series database optimized for IoT and...
» mehr
Competitive advantages1. Optimized for IoT Equipped with Toshiba's proprietary key-container data model...
» mehr
Typical application scenariosFactory IoT, Automative Industry, Energy, BEMS, Smart Community, Monitoring system.
» mehr
Key customersDenso International [see use case ] An Electric Power company [see use case ] Ishinomaki...
» mehr
Market metricsGitHub trending repository
» mehr
Licensing and pricing modelsOpen Source license (AGPL v3 & Apache v2) Commercial license (subscription)
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
Apache ImpalaGridDBOpenTSDBSphinx
DB-Engines Blog Posts

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

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

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28. November 2017, SDTimes.com

Cloudera Bringing Impala to AWS Cloud
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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General Availability of GridDB® 5.5 Enterprise Edition ~Enhancing the efficiency of IoT system development and ...
16. Januar 2024, global.toshiba

General Availability of GridDB 5.3 Enterprise Edition ~ Major Enhancement in IoT and Time Series Data Analysis ...
16. Mai 2023, global.toshiba

Toshiba launches cloudy managed IoT database service running its own GridDB
8. April 2021, The Register

Toshiba's Distributed Database GridDB(R) Now Features Scale-Out and Scale-Up combo for Petabyte-scale Data ...
3. Dezember 2019, global.toshiba

General Availability of GridDB 5.1 Enterprise Edition ~ Continuous database usage in the event of data center failure ...
19. August 2022, global.toshiba

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Comparing Different Time-Series Databases
10. Februar 2022, hackernoon.com

MapR to help admins peer into dense Hadoop clusters
28. Juni 2016, SiliconANGLE News

Comparing InfluxDB, TimescaleDB, and QuestDB Timeseries Databases
30. Juni 2021, Towards Data Science

A real-time processing revival – O'Reilly
1. April 2015, oreilly.com

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Switching From Sphinx to MkDocs Documentation — What Did I Gain and Lose
2. Februar 2024, Towards Data Science

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

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

The Pirate Bay was recently down for over a week due to a DDoS attack
29. Oktober 2019, The Hacker News

How to Build 600+ Links in One Month
4. September 2020, Search Engine Journal

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