DBMS > Dgraph vs. GeoMesa vs. Sadas Engine vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Dgraph vs. GeoMesa vs. Sadas Engine vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.

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

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	1,39
Rang	#155	Overall
	#15	Graph DBMS

Punkte	0,78
Rang	#214	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#159	Relational DBMS

Punkte	5,97
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

Technische Dokumentation

dgraph.io/docs

www.geomesa.org/documentation/stable/user/index.html

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

Dgraph Labs, Inc.

CCRi und Andere

SADAS s.r.l.

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2016

2014

2006

2001

Aktuelle Version

5.0.1, Juli 2024

8.0

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

free trial version available

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

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Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

AIX
Linux
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

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

nein

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

GraphQL query language
gRPC (using protocol buffers) API
HTTP API

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

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

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

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

horizontale Partitionierung

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Synchronous replication via Raft

abhängig von Storage layer

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

abhängig von Storage layer

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

abhängig von Storage layer

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Planned for future releases

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

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

nein

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

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

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

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31. Juli 2019, VentureBeat

Graph Database Market size to grow by USD 7.40 billion between 2022 - 2027 | Growth Driven by Lack of standardization and programming flexibility - Technavio
13. Dezember 2023, Yahoo Finance

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26. Mai 2021, Business Wire

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2. Februar 2024, Towards Data Science

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25. Juli 2022, hackernoon.com

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