DBMS > Apache Phoenix vs. ClickHouse vs. MySQL vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. ClickHouse vs. MySQL vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBase

A high-performance, column-oriented SQL DBMS for online analytical processing (OLAP) that uses all available system resources to their full potential to process each analytical query as fast as possible. It is available as both an open-source software and a cloud offering.

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	1,97
Rang	#126	Overall
	#59	Relational DBMS

Punkte	16,34
Rang	#38	Overall
	#23	Relational DBMS

Punkte	1083,74
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

Technische Dokumentation

phoenix.apache.org

clickhouse.com/docs

dev.mysql.com/doc

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Clickhouse Inc.

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2014

2016

1995

2001

Aktuelle Version

5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 2019

v24.3.2.23-lts, April 2024

8.3.0, Jaenner 2024

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.

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

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Aiven for Clickhouse: Managed cloud data warehousing with high-speed analytics.
DoubleCloud: Fully managed ClickHouse alongside best-in-class managed open-source services to build analytics at scale.
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Implementierungssprache

Java

C++

C und C++

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

FreeBSD
Linux
macOS

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

late-bound, schema-on-read capabilities

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

yes

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions)

mit proprietären Erweiterungen

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

gRPC
HTTP REST
JDBC
MySQL wire protocol
ODBC
PostgreSQL wire protocol
Proprietäres Protokoll

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

3rd party library
C++
Elixir

3rd party library
Go

3rd party library
Java

3rd party library
JavaScript (Node.js)

3rd party library
Kotlin

3rd party library
Nim

3rd party library
Perl

3rd party library
PHP

3rd party library
Python

3rd party library
R

3rd party library
Ruby

3rd party library
Rust
Scala

3rd party library

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

proprietäre Syntax

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

key based and custom

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

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
Source-Replica Replikation

Asynchronous and synchronous physical replication; geographically distributed replicas; support for object storages.

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancy

Access rights for users and roles. Column and row based policies. Quotas and resource limits. Pluggable authentication with LDAP and Kerberos. Password based, X.509 certificate, and SSH key authentication.

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

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