DBMS > Badger vs. Postgres-XL vs. Sphinx vs. Ultipa

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Postgres-XL vs. Sphinx vs. Ultipa

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

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

High performance Graph DBMS supporting HTAP high availability cluster deployment

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	0,49
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,13
Rang	#335	Overall
	#31	Graph DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.postgres-xl.org

sphinxsearch.com

www.ultipa.com

Technische Dokumentation

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

www.postgres-xl.org/documentation

sphinxsearch.com/docs

www.ultipa.com/document

Entwickler

DGraph Labs

Sphinx Technologies Inc.

Ultipa

Erscheinungsjahr

2017

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2001

2019

Aktuelle Version

10 R1, Oktober 2018

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Mozilla public license

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

nein

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

nein

distributed, parallel query execution

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Proprietäres Protokoll

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

MVCC

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

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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