DBMS > Bangdb vs. OpenTSDB vs. SpaceTime vs. Sphinx vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften Bangdb vs. OpenTSDB vs. SpaceTime vs. Sphinx vs. STSdb

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Converged and high performance database for device data, events, time series, document and graph

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase

SpaceTime ist ein Spatio-temporal DBMS mit Focus auf Performance.

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

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,16
Rang	#338	Overall
	#47	Document Stores
	#32	Graph DBMS
	#31	Time Series DBMS

Punkte	1,68
Rang	#142	Overall
	#12	Time Series DBMS

Punkte	0,03
Rang	#392	Overall
	#8	Spatial DBMS

Punkte	5,95
Rang	#55	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,10
Rang	#357	Overall
	#51	Key-Value Stores

Website

bangdb.com

opentsdb.net

www.mireo.com/spacetime

sphinxsearch.com

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

docs.bangdb.com

opentsdb.net/docs/build/html/index.html

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

Sachin Sinha, BangDB

derzeit von Yahoo und anderen gewartet

Mireo

Sphinx Technologies Inc.

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2012

2011

2020

2001

2011

Aktuelle Version

BangDB 2.0, October 2021

3.5.1, Februar 2023

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD 3

Open Source

LGPL

kommerziell

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

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, C++

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Windows

Linux

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events

numerische Daten für Metriken, Strings für Tags

nein

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

nein

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

nein

SQL

Support of SQL

SQL like support with command line tool

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

SQL-like query language (SphinxQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

HTTP API
Telnet API

RESTful HTTP API

Proprietäres Protokoll

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Python

Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby

C#
C++
Python

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

yes, Notifications (with Streaming only)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithm

Sharding

basierend auf HBase

Fixed-grid hypercubes

Sharding

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

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

selectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

Real-time block device replication (DRBD)

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

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

yes, run db with in-memory only mode

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes (enterprise version only)

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.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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5. August 2016, KDnuggets

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10. Februar 2022, hackernoon.com

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28. Juni 2016, SiliconANGLE News

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1. Juni 2016, The New Stack

A real-time processing revival - O'Reilly Radar
2. April 2015, O'Reilly Radar

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2. Februar 2024, Towards Data Science

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25. Juli 2022, hackernoon.com

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