DBMS > Apache Drill vs. Cubrid vs. mSQL vs. Sphinx vs. SQLite

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Cubrid vs. mSQL vs. Sphinx vs. SQLite

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Schema-free SQL Query Engine for Hadoop, NoSQL and Cloud Storage

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

mSQL (Mini SQL) is a simple and lightweight RDBMS

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

Weit verbreitetes In-Process RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Suchmaschine

Relational DBMS

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

Punkte	1,95
Rang	#127	Overall
	#23	Document Stores
	#60	Relational DBMS

Punkte	1,20
Rang	#169	Overall
	#78	Relational DBMS

Punkte	1,27
Rang	#167	Overall
	#77	Relational DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	114,32
Rang	#10	Overall
	#7	Relational DBMS

Website

drill.apache.org

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

hughestech.com.au/products/msql

sphinxsearch.com

www.sqlite.org

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

cubrid.org/manuals

sphinxsearch.com/docs

www.sqlite.org/docs.html

Entwickler

Apache Software Foundation

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Hughes Technologies

Sphinx Technologies Inc.

Dwayne Richard Hipp

Erscheinungsjahr

2012

2008

1994

2001

2000

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

11.0, Jaenner 2021

4.4, Oktober 2021

3.5.1, Februar 2023

3.45.3 (15 April 2024), April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

free licenses can be provided

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

Public Domain

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, C++, Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
Windows

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

serverlos

Datenschema

schemafrei

dynamische Spaltentypen

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

keine strenge Typisierung wegen 'dynamic typing'

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

A subset of ANSI SQL is implemented

no subqueries, aggregate functions, views, foreign keys, triggers

SQL-like query language (SphinxQL)

SQL-92 wird nicht vollständig unterstützt

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll

ADO.NET

inoffizielle Driver
JDBC

inoffizielle Driver
ODBC

inoffizielle Driver

Unterstützte Programmiersprachen

C++

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

C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Tcl

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Actionscript
Ada
Basic
C
C#
C++
D
Delphi
Forth
Fortran
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Lua
MatLab
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
PL/SQL
Python
R
Ruby
Scala
Scheme
Smalltalk
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

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

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

mittels Filesystem-Locks

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

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

Depending on the underlying data source

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Depending on the underlying data source

fine grained access rights according to SQL-standard

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

Drittanbieter

Navicat for SQLite is a powerful and comprehensive SQLite GUI that provides a complete set of functions for database management and development.
» mehr

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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

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2. Februar 2016, Matthias Gelbmann

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23. September 2019, Towards Data Science

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31. August 2021, TechTarget

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11. April 2016, The New Stack

Apache Drill Poised to Crack Tough Data Challenges
19. Mai 2015, Datanami

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Writing a Web Service in Perl
9. Juli 2003, PCQuest

Higher Education PS rules out ghost students before PAC - Zambia
29. November 2018, diggers.news

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

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25. Juli 2022, hackernoon.com

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