DBMS > Atos Standard Common Repository vs. Faircom DB vs. KairosDB vs. Sphinx vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. Faircom DB vs. KairosDB vs. Sphinx vs. Splice Machine

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

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Kurzbeschreibung

Highly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networks

Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs.

Verteiltes Time Series DBMS basierend auf Cassandra

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

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Key-Value Store
Relational DBMS

Time Series DBMS

Suchmaschine

Relational DBMS

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

Punkte	0,18
Rang	#314	Overall
	#45	Key-Value Stores
	#141	Relational DBMS

Punkte	0,60
Rang	#238	Overall
	#20	Time Series DBMS

Punkte	5,97
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,54
Rang	#244	Overall
	#114	Relational DBMS

Website

atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository

www.faircom.com/products/faircom-db

github.com/kairosdb/kairosdb

sphinxsearch.com

splicemachine.com

Technische Dokumentation

docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html

kairosdb.github.io

sphinxsearch.com/docs

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Atos Convergence Creators

FairCom Corporation

Sphinx Technologies Inc.

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2016

1979

2013

2001

2014

Aktuelle Version

1703

V13, July 2024

1.2.2, November 2018

3.5.1, Februar 2023

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Restricted, free version available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

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

ANSI C, C++

Java

C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OS X
QNX
SCO
Solaris
VxWorks
Windows

easily portable to other OSs

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

Schema and schema-less with LDAP views

schema free, schema optional, schema required, partial schema,

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

ja, ANSI Standard SQL Types, JSON, typed binary structures

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

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

nein

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

LDAP

ADO.NET
Direct SQL
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP/JSON API
RESTful MQTT/JSON API
RPC

Graphite protocol
HTTP REST
Telnet API

Proprietäres Protokoll

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages with LDAP bindings

.Net
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js and browser)
PHP
Python
Visual Basic

Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

.Net, JavaScript, C/C++

nein

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

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

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution).

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Eventual Consistency
Immediate Consistency
Tunable consistency per server, database, table, and transaction

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of specific operations

tunable from ACID to Eventually Consistent

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory

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

LDAP bind authentication

Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

nein

Access rights for users, groups and roles according to 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

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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7. April 2019, insideBIGDATA

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