DBMS > Apache Phoenix vs. Dgraph vs. Spark SQL vs. Sphinx vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. Dgraph vs. Spark SQL vs. Sphinx vs. Transbase

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

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

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	2,06
Rang	#123	Overall
	#58	Relational DBMS

Punkte	1,53
Rang	#152	Overall
	#15	Graph DBMS

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	5,95
Rang	#55	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,17
Rang	#334	Overall
	#148	Relational DBMS

Website

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

phoenix.apache.org

dgraph.io/docs

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

sphinxsearch.com/docs

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Dgraph Labs, Inc.

Apache Software Foundation

Sphinx Technologies Inc.

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2014

2016

2014

2001

1987

Aktuelle Version

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

3.5.0 ( 2.13), September 2023

3.5.1, Februar 2023

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

kommerziell

Development Lizenz gratis

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

Scala

C++

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

late-bound, schema-on-read capabilities

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

nein

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

GraphQL query language
gRPC (using protocol buffers) API
HTTP API

JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

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

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

Java
Python
R
Scala

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

yes, utilizing Spark Core

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

Synchronous replication via Raft

keine

Source-Replica Replikation

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

nein

Planned for future releases

nein

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,
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

DB-Engines Blog Posts

Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

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

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