DBMS > Apache Drill vs. HyperSQL vs. Lovefield vs. Riak TS vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. HyperSQL vs. Lovefield vs. Riak TS vs. Sphinx

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

In Java gesschriebenes multithreaded und transaktionales RDBMS

Auch bekannt unter HSQLDB

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

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

Suchmaschine

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

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

Punkte	3,49
Rang	#87	Overall
	#47	Relational DBMS

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

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

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

drill.apache.org

hsqldb.org

google.github.io/lovefield

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html

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

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

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Google

Open Source, formerly Basho Technologies

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2012

2001

2014

2015

2001

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

2.7.2, Juni 2023

2.1.12, February 2017

3.0.0, September 2022

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Basiert auf BSD-Lizenz

Open Source

Apache 2.0

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

Java

JavaScript

Erlang

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Embedded (into Java applications) and Client-Server operating modes

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux
OS X

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

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

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

yes, limited

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP API

JDBC via HTTP
JDBC
ODBC

HTTP API
Native Erlang Interface

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C++

All languages supporting JDBC/ODBC
Java

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

Java, SQL

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

Sharding

keine

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

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

Depending on the underlying data source

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Depending on the underlying data source

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend 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

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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