DBMS > Cubrid vs. Sphinx vs. Yandex Database (YDB)

Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. Sphinx vs. Yandex Database (YDB)

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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

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

A distributed fault-tolerant database service, with high availability, scalability, immediate consistency and ACID transactions and providing an Amazon DynamoDB compatible API

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Suchmaschine

Document Store
Relational DBMS

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

Punkte	1,20
Rang	#160	Overall
	#76	Relational DBMS

Punkte	6,72
Rang	#63	Overall
	#7	Suchmaschinen

Punkte	0,51
Rang	#240	Overall
	#38	Document Stores
	#115	Relational DBMS

Website

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

sphinxsearch.com

cloud.yandex.com/en/services/ydb
github.com/ydb-platform/ydb
ydb.tech

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

sphinxsearch.com/docs

cloud.yandex.com/en/docs/ydb
ydb.tech/en/docs

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Sphinx Technologies Inc.

Yandex

Erscheinungsjahr

2008

2001

2019

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

3.4.1, Juli 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

Apache 2.0; commercial license available

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, C++, Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

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

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

SQL-like query language (SphinxQL)

SQL-like query language (YQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

Proprietäres Protokoll

RESTful HTTP API (DynamoDB compatible)

Unterstützte Programmiersprachen

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

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

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

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

Active-passive shard replication

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

fine grained access rights according to SQL-standard

nein

Access rights defined for Yandex Cloud users

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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