DBMS > BigObject vs. Sphinx vs. Stardog vs. TDengine

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Sphinx vs. Stardog vs. TDengine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

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

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

Time Series DBMS and big data platform

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Suchmaschine

Graph DBMS
RDF Store

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	2,02
Rang	#123	Overall
	#11	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Punkte	2,60
Rang	#107	Overall
	#8	Time Series DBMS

Website

bigobject.io

sphinxsearch.com

www.stardog.com

github.com/taosdata/TDengine
tdengine.com

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

sphinxsearch.com/docs

docs.stardog.com

docs.tdengine.com

Entwickler

BigObject, Inc.

Sphinx Technologies Inc.

Stardog-Union

TDEngine, previously Taos Data

Erscheinungsjahr

2015

2001

2010

2019

Aktuelle Version

3.5.1, Februar 2023

7.3.0, Mai 2020

3.0, August 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

Open Source

AGPL V3, also commercial editions available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS
Windows

Linux
Windows

Datenschema

schema-free and OWL/RDFS-schema support

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

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

supports real-time indexing in full-text and geospatial

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language (SphinxQL)

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

Standard SQL with extensions for time-series applications

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

Proprietäres Protokoll

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

JDBC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

nein

Triggers

nein

via event handlers

yes, via alarm monitoring

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

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

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency in HA-Cluster

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Beziehungen in Graphen

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

yes

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

TDengine™ is a next generation data historian purpose-built for Industry 4.0 and...
» mehr

Competitive advantages

High Performance at any Scale: TDengine is purpose-built for handling massive industrial...
» mehr

Typical application scenarios

TDengine is designed for Industrial IoT scenarios, including: Manufacturing Connected...
» mehr

Market metrics

TDengine has garnered over 22,500 stars on GitHub and is used in over 50 countries...
» mehr

Licensing and pricing models

TDengine OSS is an open source, cloud native time series database. It includes built-in...
» mehr

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Weitere Ressourcen

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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