DBMS > Badger vs. ITTIA vs. RDF4J vs. Spark SQL vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. ITTIA vs. RDF4J vs. Spark SQL vs. Sphinx

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.

Edge Time Series DBMS with Real-Time Stream Processing

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

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

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,14
Rang	#331	Overall
	#49	Key-Value Stores

Punkte	0,39
Rang	#273	Overall
	#24	Time Series DBMS

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

github.com/dgraph-io/badger

Technische Dokumentation

godoc.org/github.com/dgraph-io/badger

rdf4j.org/documentation

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

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

DGraph Labs

ITTIA L.L.C.

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Apache Software Foundation

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2017

2007

2004

2014

2001

Aktuelle Version

8.7

3.5.0 ( 2.13), September 2023

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Apache 2.0

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

C und C++

Java

Scala

C++

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Fixed schema

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Float/Blob/Integer/String/Unicode/Date/Time/Timestamp/Interval

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

nein

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
WebSocket

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
JavaScript (Node.js)
Python

Java
PHP
Python

Java
Python
R
Scala

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

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

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

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

nein

Database file passwords

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.

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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