DBMS > Apache Phoenix vs. JaguarDB vs. Riak TS vs. SiriDB vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. JaguarDB vs. Riak TS vs. SiriDB vs. Sphinx

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

Open Source Time Series DBMS

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Vektor DBMS

Time Series DBMS

Suchmaschine

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

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores
	#13	Vektor DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

Technische Dokumentation

phoenix.apache.org

www.jaguardb.com/support.html

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

docs.siridb.com

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

DataJaguar, Inc.

Open Source, formerly Basho Technologies

Cesbit

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2014

2015

2017

2001

Aktuelle Version

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

3.3 July 2023

3.0.0, September 2022

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPL V3.0

Open Source

MIT License

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

C++

the server part. Clients available in other languages

Erlang

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

Linux

Linux
OS X

Linux

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

late-bound, schema-on-read capabilities

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Numeric data

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

yes, limited

nein

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

JDBC
ODBC

HTTP API
Native Erlang Interface

HTTP API

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

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

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

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

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Erlang

nein

Triggers

nein

pre-commit hooks and post-commit hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Multi-Source Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

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

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

nein

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

DB-Engines Blog Posts

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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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