DBMS > AnzoGraph DB vs. Lovefield vs. Riak TS vs. SiteWhere vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. Lovefield vs. Riak TS vs. SiteWhere vs. Sphinx

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Scalable graph database built for online analytics and data harmonization with MPP scaling, high-performance analytical algorithms and reasoning, and virtualization

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

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

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,23
Rang	#307	Overall
	#24	Graph DBMS
	#13	RDF Stores

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	0,20
Rang	#319	Overall
	#27	Time Series DBMS

Punkte	0,06
Rang	#356	Overall
	#35	Time Series DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

google.github.io/lovefield

github.com/sitewhere/sitewhere

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

docs.cambridgesemantics.com/anzograph/userdoc/home.htm

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

Cambridge Semantics

Google

Open Source, formerly Basho Technologies

SiteWhere

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2018

2014

2015

2010

2001

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

2.1.12, February 2017

3.0.0, September 2022

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Common Public Attribution License Version 1.0

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

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

JavaScript

Erlang

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux
OS X

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

vordefiniertes Schema

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

nein

eingeschränkt

nein

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

SPARQL and SPARQL* as primary query language. Cypher preview.

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

yes, limited

nein

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

Apache Mule
gRPC
JDBC
Kafka
OData access for BI tools
OpenCypher
RESTful HTTP API
SPARQL

HTTP API
Native Erlang Interface

HTTP REST

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

JavaScript

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Erlang

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

pre-commit hooks and post-commit hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

keine

Sharding

basierend auf HBase

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Kerberos/HDFS data loading

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency in MPP-Cluster

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

nein

links between datasets can be stored

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

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

using MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

nein

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

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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