DBMS > Apache Drill vs. Sphinx vs. Splice Machine vs. TimesTen

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Sphinx vs. Splice Machine vs. TimesTen

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

Primäres Datenbankmodell

Document Store
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	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,54
Rang	#250	Overall
	#114	Relational DBMS

Punkte	1,31
Rang	#163	Overall
	#74	Relational DBMS

Website

drill.apache.org

sphinxsearch.com

splicemachine.com

www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

sphinxsearch.com/docs

splicemachine.com/how-it-works

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

Entwickler

Apache Software Foundation

Sphinx Technologies Inc.

Splice Machine

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

Erscheinungsjahr

2012

2001

2014

1998

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

3.5.1, Februar 2023

3.1, March 2021

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

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++

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
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

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Proprietäres Protokoll

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

C
C++
Java
PL/SQL

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Java

PL/SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.

by means of logfiles and checkpoints

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Depending on the underlying data source

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Depending on the underlying data source

nein

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Benutzer 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,
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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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