DBMS > ClickHouse vs. HugeGraph vs. Sadas Engine vs. Sphinx vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften ClickHouse vs. HugeGraph vs. Sadas Engine vs. Sphinx vs. Transbase

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Column-oriented Relational DBMS powering Yandex

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in Data warehouse environments

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

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	12,32
Rang	#46	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	0,22
Rang	#286	Overall
	#22	Graph DBMS

Punkte	0,00
Rang	#354	Overall
	#152	Relational DBMS

Punkte	6,72
Rang	#63	Overall
	#7	Suchmaschinen

Punkte	0,07
Rang	#325	Overall
	#147	Relational DBMS

Website

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

clickhouse.tech/docs

hugegraph.github.io/hugegraph-doc

www.sadasengine.com/index.php/downloads/documentation-columnar-db

sphinxsearch.com/docs

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Clickhouse Inc.

Baidu

SADAS s.r.l.

Sphinx Technologies Inc.

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2016

2018

2006

2001

1987

Aktuelle Version

v22.3.3.44-lts, April 2022

0.9

8.0

3.4.1, Juli 2021

Transbase 8.4, September 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

free trial version available

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

kommerziell

Development Lizenz gratis

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++

Java

C++

C und C++

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
macOS

Linux
macOS
Unix

AIX
Linux
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

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

Sekundärindizes

nein

also supports composite index and range index

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

Close to ANSI SQL

nein

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

Proprietäres Protokoll

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

3rd party library
C++
Elixir

3rd party library
Go

3rd party library
Java

3rd party library
JavaScript (Node.js)

3rd party library
Kotlin

3rd party library
Nim

3rd party library
Perl

3rd party library
PHP

3rd party library
Python

3rd party library
R

3rd party library
Ruby

3rd party library
Scala

3rd party library

Groovy
Java
Python

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

asynchronous Gremlin script jobs

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

horizontale Partitionierung

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

via hugegraph-spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

edges in graph

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

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

managed by 'Learn by Usage'

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

Users, roles and permissions

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend 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

DB-Engines Blog Posts

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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24. September 2021, Datanami

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3. Mai 2022, Solutions Review

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4. September 2020, Search Engine Journal

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