DBMS > Cubrid vs. IBM Db2 warehouse vs. Oracle vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. IBM Db2 warehouse vs. Oracle vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

Data warehousing service aus der Cloud

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares RDBMS

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with Oracle Spatial and Graph
RDF Store

with Oracle Spatial and Graph
Spatial DBMS

with Oracle Spatial and Graph
Vektor DBMS

since Oracle 23

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

Punkte	1,20
Rang	#169	Overall
	#78	Relational DBMS

Punkte	1,30
Rang	#164	Overall
	#75	Relational DBMS

Punkte	1236,29
Rang	#1	Overall
	#1	Relational DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

www.ibm.com/products/db2/warehouse

www.oracle.com/database

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

docs.oracle.com/en/database

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

IBM

Oracle

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2008

2014

1980

2001

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

23c, September 2023

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C, C++, Java

C und C++

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

gehostet

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows
z/OS

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

Schemaless in JSON and XML columns

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

Sekundärindizes

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

mit proprietären Erweiterungen

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

.NET Client API
JDBC
ODBC
OLE DB

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

C
C#
C++
Clojure
Cobol
Delphi
Eiffel
Erlang
Fortran
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Tcl
Visual Basic

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

PL/SQL, SQL PL

PL/SQL

auch Java stored procedures möglich

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

kann in PL/SQL realisiert werden

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

mit parameterisierbarem isolation level

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

nein

Version 12c introduced the new option 'Oracle Database In-Memory'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

fine grained access rights according to SQL-standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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