DBMS > Dgraph vs. Spark SQL vs. Sphinx vs. TimescaleDB vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Dgraph vs. Spark SQL vs. Sphinx vs. TimescaleDB vs. Transbase

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

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

A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	1,53
Rang	#152	Overall
	#15	Graph DBMS

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

Punkte	5,95
Rang	#55	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	4,46
Rang	#71	Overall
	#5	Time Series DBMS

Punkte	0,17
Rang	#334	Overall
	#148	Relational DBMS

Website

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

dgraph.io/docs

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

sphinxsearch.com/docs

docs.timescale.com

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Dgraph Labs, Inc.

Apache Software Foundation

Sphinx Technologies Inc.

Timescale

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2016

2014

2001

2017

1987

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

3.5.1, Februar 2023

2.15.0, Mai 2024

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Development Lizenz gratis

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

Scala

C++

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
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

nein

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language (SphinxQL)

full PostgreSQL SQL syntax

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
Python
R
Scala

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

yes, utilizing Spark Core

Sharding

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

yes, across time and space (hash partitioning) attributes

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Synchronous replication via Raft

keine

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

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

nein

Planned for future releases

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend 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

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Weitere Ressourcen

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