DBMS > Amazon CloudSearch vs. Kingbase vs. ObjectBox vs. Sphinx vs. Teradata

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon CloudSearch vs. Kingbase vs. ObjectBox vs. Sphinx vs. Teradata

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Von Amazon gehostetes Suchmaschinen-Service, Daten sind in der Amanzon Cloud gespeichert

An enterprise-class RDBMS compatible with PostgreSQL and Oracle and widely used in China.

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

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

A hybrid cloud data analytics software platform (Teradata Vantage)

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Time Series DBMS

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	1,85
Rang	#137	Overall
	#12	Suchmaschinen

Punkte	0,45
Rang	#262	Overall
	#123	Relational DBMS

Punkte	1,20
Rang	#170	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	45,33
Rang	#21	Overall
	#15	Relational DBMS

Website

aws.amazon.com/cloudsearch

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/cloudsearch

docs.objectbox.io

sphinxsearch.com/docs

docs.teradata.com

Entwickler

Amazon

BeiJing KINGBASE Information technologies inc.

ObjectBox Limited

Sphinx Technologies Inc.

Teradata

Erscheinungsjahr

2012

1999

2017

2001

1984

Aktuelle Version

V8.0, August 2021

3.5.1, Februar 2023

Teradata Vantage 1.0 MU2, Jänner 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

kommerziell

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 and Java

C und C++

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
Windows

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

gehostet
Linux

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

Spezielle Join-Indizes für physikalisches 'pre-joining' von Tabellen

SQL

Support of SQL

nein

Standard with numerous extensions

nein

SQL-like query language (SphinxQL)

SQL 2016 + extensions

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

ADO.NET
gokb
JDBC
kdbndp
ODBC
PDI
PDO
Pro*C
psycopg2
QT

Proprietäres native API

Proprietäres Protokoll

.NET Client API
HTTP REST
JDBC
JMS Adapter
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

C
C++
Cobol
Java (JDBC-ODBC)
Perl
PL/1
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

user defined functions

nein

UDFs, stored procedures, table functions in parallel

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

automatisch Partitionierung über Amazon Search Instanzen je nach Notwendigkeit

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

keine

Sharding

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

Sharding

Hashing

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

transparent gesteuert von AWS

online/offline synchronization between client and server

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Authentifizierung mittels verschlüsselter Signaturen

fine grained access rights according to SQL-standard

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Vector Databases for Edge AI
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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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