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DBMS > Apache Pinot vs. Elasticsearch vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Pinot vs. Elasticsearch vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Pinot  Xaus Vergleich ausschliessenElasticsearch  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungRealtime distributed OLAP datastore, designed to answer OLAP queries with low latencyEine moderne Such- und Analyseplattform basierend auf Apache Lucene infoElasticsearch lets you perform and combine many types of searches such as structured, unstructured, geo, and metricOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSSuchmaschine
Vektor DBMS
Suchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,35
Rang#271  Overall
#124  Relational DBMS
Punkte134,92
Rang#8  Overall
#1  Suchmaschinen
#1  Vektor DBMS
Punkte5,86
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Websitepinot.apache.orgwww.elastic.co/­elasticsearchsphinxsearch.com
Technische Dokumentationdocs.pinot.apache.orgwww.elastic.co/­guide/­en/­elasticsearch/­reference/­current/­index.htmlsphinxsearch.com/­docs
EntwicklerApache Software Foundation and contributorsElasticSphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr201520102001
Aktuelle Version1.0.0, September 20238.6, January 20233.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0Open Source infoElastic LicenseOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaJavaC++
Server BetriebssystemeAll OS with a Java JDK11 or higherAlle Betriebssysteme mit einer Java VMFreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajaschemafrei infoFlexible Typdefinitionen, die - sobald definiert - persistent bleiben.ja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTnein
Sekundärindizesja infoAlle Suchfelder werden automatisch indiziertja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageSQL-like query languageSQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBCJava API
RESTful HTTP/JSON API
Proprietäres Protokoll
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
Python
.Net
Groovy
Community Contributed Clients
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjanein
Triggersja infoMittels Verwendung des 'Percolation' featuresnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontal partitioningShardingSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjakeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenES-Hadoop Connectornein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency infoSynchrone dokumentenbasierte Replikation. Write consistency konfigurierbar: one, quorum, all
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenMemcached and Redis integration
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein

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
Apache PinotElasticsearchSphinx
DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2017
2. Januar 2018, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

Elasticsearch moved into the top 10 most popular database management systems
3. Juli 2017, Matthias Gelbmann

MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

alle anzeigen

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

alle anzeigen

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Serving Millions of Apache Pinot™ Queries with Neutrino
11. Dezember 2024, Uber

Apache Pinot Brings Real Time Analysis to Columnar Data
13. Dezember 2024, The New Stack

StarTree eyes observability market with Apache Pinot-based real-time engine
27. September 2024, SiliconANGLE News

Open source Apache Pinot advances as StarTree boosts real-time analytics and observability
8. Mai 2024, VentureBeat

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16. Januar 2025, Business Wire

Amazon OpenSearch Service announces Standard and Extended Support dates for Elasticsearch and OpenSearch versions
7. November 2024, AWS Blog

Elasticsearch Was Great, But Vector Databases Are the Future
18. November 2024, The New Stack

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Switching From Sphinx to MkDocs Documentation — What Did I Gain and Lose?
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10 Years of Building the Security Intelligence Graph: A Tech Retrospective
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