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DBMS > Amazon CloudSearch vs. Hypertable vs. InterSystems Caché vs. Sphinx vs. Teradata

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon CloudSearch vs. Hypertable vs. InterSystems Caché vs. Sphinx vs. Teradata

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon CloudSearch  Xaus Vergleich ausschliessenHypertable  Xaus Vergleich ausschliessenInterSystems Caché  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessenTeradata  Xaus Vergleich ausschliessen
Hypertable has stopped its further development with March 2016 and is removed from the DB-Engines ranking.Caché is a deprecated database engine which is substituted with InterSystems IRIS. It therefore is removed from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungVon Amazon gehostetes Suchmaschinen-Service, Daten sind in der Amanzon Cloud gespeichertEine Open Source BigTable Implementation basierend auf Distributed File Systems wie HadoopA multi-model DBMS and application serverOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen DatenbankenA hybrid cloud data analytics software platform (Teradata Vantage)
Primäres DatenbankmodellSuchmaschineWide Column StoreKey-Value Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS
SuchmaschineRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreDocument Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,85
Rang#137  Overall
#12  Suchmaschinen
Punkte5,98
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Punkte45,33
Rang#21  Overall
#15  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­cloudsearchwww.intersystems.com/­products/­cachesphinxsearch.comwww.teradata.com
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­cloudsearchdocs.intersystems.comsphinxsearch.com/­docsdocs.teradata.com
EntwicklerAmazonHypertable Inc.InterSystemsSphinx Technologies Inc.Teradata
Erscheinungsjahr20122009199720011984
Aktuelle Version0.9.8.11, Maerz 20162018.1.4, Mai 20203.5.1, Februar 2023Teradata Vantage 1.0 MU2, Jänner 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoGNU Version 3. Kommerzielle Lizenzen verfügbarkommerziellOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlichkommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C++
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X
Windows infoein inoffizieller Windows-Port ist verfügbar
AIX
HP Open VMS
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
gehostet
Linux
Datenschemajaschemafreidepending on used data modeljaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinjaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaja
Sekundärindizesja infoalle Suchfelder werden automatisch indizierteingeschränkt infoNur Gleichheits- und Präfixabfragenjaja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldernja infoSpezielle Join-Indizes für physikalisches 'pre-joining' von Tabellen
SQL infoSupport of SQLneinneinjaSQL-like query language (SphinxQL)ja infoSQL 2016 + extensions
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP APIC++ API
Thrift
.NET Client API
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Proprietäres Protokoll.NET Client API
HTTP REST
JDBC
JMS Adapter
ODBC
OLE DB
Unterstützte ProgrammiersprachenC++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby
C#
C++
Java
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
C
C++
Cobol
Java (JDBC-ODBC)
Perl
PL/1
Python
R
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinjaneinja infoUDFs, stored procedures, table functions in parallel
Triggersneinneinjaneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenja infoautomatisch Partitionierung über Amazon Search Instanzen je nach NotwendigkeitShardingkeineSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.Sharding infoHashing
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja infotransparent gesteuert von AWSwählbarer Replikationsfaktor auf FilesystemebeneSource-Replica ReplikationkeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjaneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjaneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACIDneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja 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 haltenjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAuthentifizierung mittels verschlüsselter SignaturenneinAccess rights for users, groups and rolesneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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
Amazon CloudSearchHypertableInterSystems CachéSphinxTeradata
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3. August 2015, Matthias Gelbmann

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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Teradata is the most popular data warehouse DBMS
2. April 2013, Paul Andlinger

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