DBMS > Coveo vs. Machbase Neo vs. Spark SQL vs. Sphinx vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften Coveo vs. Machbase Neo vs. Spark SQL vs. Sphinx vs. VoltDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

AI-powered hosted search, recommendation and personalization platform providing tools for both low-code and full-code development

TimeSeries DBMS for AIoT and BigData

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

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

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	2,11
Rang	#118	Overall
	#11	Suchmaschinen

Punkte	0,17
Rang	#337	Overall
	#30	Time Series DBMS

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	5,95
Rang	#55	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	1,47
Rang	#157	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.coveo.com

machbase.com/dbms

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

sphinxsearch.com/docs

docs.voltdb.com

Entwickler

Coveo

Machbase

Apache Software Foundation

Sphinx Technologies Inc.

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2012

2013

2014

2001

2010

Aktuelle Version

V8.0, August 2023

3.5.0 ( 2.13), September 2023

3.5.1, Februar 2023

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free test version available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

C++

Java, C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X

for development

Datenschema

hybrid - fields need to be configured prior to indexing, but relationships can be exploited at query time without pre-configuration

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

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language (SphinxQL)

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

gRPC
HTTP REST
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC

JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Java
JavaScript
Python

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
Scala

Java
Python
R
Scala

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Sharding

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

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

selectable replication factor

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

volatile and lookup table

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

granular access controls, API key management, content filters

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

nein

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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

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