DBMS > Apache Phoenix vs. JaguarDB vs. Sadas Engine vs. Sphinx vs. SQLite

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. JaguarDB vs. Sadas Engine vs. Sphinx vs. SQLite

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

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

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

Weit verbreitetes In-Process RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Vektor DBMS

Relational DBMS

Suchmaschine

Relational DBMS

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

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

Punkte	0,06
Rang	#381	Overall
	#59	Key-Value Stores
	#14	Vektor DBMS

Punkte	0,07
Rang	#373	Overall
	#157	Relational DBMS

Punkte	5,95
Rang	#55	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	111,41
Rang	#10	Overall
	#7	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

phoenix.apache.org

www.jaguardb.com/support.html

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

sphinxsearch.com/docs

www.sqlite.org/docs.html

Entwickler

Apache Software Foundation

DataJaguar, Inc.

SADAS s.r.l.

Sphinx Technologies Inc.

Dwayne Richard Hipp

Erscheinungsjahr

2014

2015

2006

2001

2000

Aktuelle Version

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

3.3 July 2023

8.0

3.5.1, Februar 2023

3.46.0 (23 May 2024), Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPL V3.0

kommerziell

free trial version available

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

Public Domain

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

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

Linux

AIX
Linux
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

serverlos

Datenschema

late-bound, schema-on-read capabilities

dynamische Spaltentypen

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

keine strenge Typisierung wegen 'dynamic typing'

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

SQL-like query language (SphinxQL)

SQL-92 wird nicht vollständig unterstützt

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

Proprietäres Protokoll

ADO.NET

inoffizielle Driver
JDBC

inoffizielle Driver
ODBC

inoffizielle Driver

Unterstützte Programmiersprachen

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

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

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Actionscript
Ada
Basic
C
C#
C++
D
Delphi
Forth
Fortran
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Lua
MatLab
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
PL/SQL
Python
R
Ruby
Scala
Scheme
Smalltalk
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Sharding

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

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Multi-Source 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

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

mittels Filesystem-Locks

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

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Access rights for users, groups and roles according to 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

Drittanbieter

Navicat for SQLite is a powerful and comprehensive SQLite GUI that provides a complete set of functions for database management and development.
» mehr

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)

alle anzeigen

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

alle anzeigen

Big gains for Relational Database Management Systems in DB-Engines Ranking
2. Februar 2016, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Supercharge SQL on Your Data in Apache HBase with Apache Phoenix | Amazon Web Services
2. Juni 2016, AWS Blog

Azure #HDInsight Apache Phoenix now supports Zeppelin
16. August 2018, Microsoft

Bridge the SQL-NoSQL gap with Apache Phoenix
4. Februar 2016, InfoWorld

Apache Calcite, FreeMarker, Gora, Phoenix, and Solr updated
27. März 2017, SDTimes.com

Azure HDInsight Analytics Platform Now Supports Apache Hadoop 3.0
18. April 2019, eWeek

bereitgestellt von Google News

Switching From Sphinx to MkDocs Documentation — What Did I Gain and Lose
2. Februar 2024, Towards Data Science

5 Powerful Alternatives to Elasticsearch
25. April 2024, Insider Monkey

Manticore is a Faster Alternative to Elasticsearch in C++
25. Juli 2022, hackernoon.com

Royal Mail stamp prices could rise, warns Czech Sphinx
3. Juni 2024, Proactive Investors UK

Perplexity AI: From Its Use To Operation, Everything You Need To Know About Google's Newest Challenger
11. Januar 2024, Free Press Journal

bereitgestellt von Google News

Microsoft Research chief scientist has no issue with Windows Recall
6. Juni 2024, The Register

How to work with Dapper and SQLite in ASP.NET Core
10. Mai 2024, InfoWorld

A Guide to Working with SQLite Databases in Python
21. Mai 2024, KDnuggets

SQLite Vulnerability Could Put Thousands of Apps at Risk
22. März 2024, Dark Reading

SQLite's new support for binary JSON is similar but different from a PostgreSQL feature • DEVCLASS
16. Januar 2024, DevClass

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk