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DBMS > IBM Cloudant vs. Riak TS vs. Sphinx vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Cloudant vs. Riak TS vs. Sphinx vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameIBM Cloudant  Xaus Vergleich ausschliessenRiak TS  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAuf Apache CouchDB basierendes Database as a Service AngebotRiak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KVOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen DatenbankenOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellDocument StoreTime Series DBMSSuchmaschineRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,68
Rang#106  Overall
#20  Document Stores
Punkte0,20
Rang#319  Overall
#27  Time Series DBMS
Punkte5,98
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Punkte0,54
Rang#250  Overall
#114  Relational DBMS
Websitewww.ibm.com/­products/­cloudantsphinxsearch.comsplicemachine.com
Technische Dokumentationcloud.ibm.com/­docs/­Cloudantwww.tiot.jp/­riak-docs/­riak/­ts/­latestsphinxsearch.com/­docssplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerIBM, Apache Software Foundation infoIBM hat im Februar 2014 Cloudant gekauftOpen Source, formerly Basho TechnologiesSphinx Technologies Inc.Splice Machine
Erscheinungsjahr2010201520012014
Aktuelle Version3.0.0, September 20223.5.1, Februar 20233.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen SourceOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlichOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheErlangErlangC++Java
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaschemafreischemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinneinneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjaeingeschränktja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldernja
SQL infoSupport of SQLneinyes, limitedSQL-like query language (SphinxQL)ja
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP/JSON APIHTTP API
Native Erlang Interface
Proprietäres ProtokollJDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Ruby
C infounofficial client library
C#
C++ infounofficial client library
Clojure infounofficial client library
Dart infounofficial client library
Erlang
Go infounofficial client library
Groovy infounofficial client library
Haskell infounofficial client library
Java
JavaScript infounofficial client library
Lisp infounofficial client library
Perl infounofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala infounofficial client library
Smalltalk infounofficial client library
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresView Functions (Map-Reduce) in JavaScriptErlangneinja infoJava
Triggersjaja infopre-commit hooks and post-commit hooksneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
frei wählbarer ReplikationsfaktorkeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenjajaneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyEventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein infolinks between datasets can be storedneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationennein infoAtomare Operationen innerhalb eines Dokumentes möglichneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenja infoOptimistic lockingjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.ja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer pro Datenbank definierbarneinneinAccess rights for users, groups and roles according to 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
IBM CloudantRiak TSSphinxSplice Machine
DB-Engines Blog Posts

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

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IBM to Purchase Cloudant Database as a service (DBaaS) Provider
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Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency
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19. Januar 2021, Datanami

Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine
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Splice Machine takes on big boys of big data with Hadoop RDBMS
21. Januar 2015, RCR Wireless News

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