DBMS > Dragonfly vs. mSQL vs. Riak KV vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Dragonfly vs. mSQL vs. Riak KV vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A drop-in Redis replacement that scales vertically to support millions of operations per second and terabyte sized workloads, all on a single instance

mSQL (Mini SQL) is a simple and lightweight RDBMS

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Suchmaschine

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

Punkte	0,41
Rang	#266	Overall
	#38	Key-Value Stores

Punkte	1,27
Rang	#167	Overall
	#77	Relational DBMS

Punkte	4,10
Rang	#82	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

github.com/dragonflydb/dragonfly
www.dragonflydb.io

hughestech.com.au/products/msql

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

www.dragonflydb.io/docs

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

DragonflyDB team and community contributors

Hughes Technologies

OpenSource, formerly Basho Technologies

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2023

1994

2009

2001

Aktuelle Version

1.0, March 2023

4.4, Oktober 2021

3.2.0, Dezember 2022

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSL 1.1

kommerziell

free licenses can be provided

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

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

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++

Erlang

C++

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Linux
OS X

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

strings, hashes, lists, sets, sorted sets, bit arrays

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

no subqueries, aggregate functions, views, foreign keys, triggers

nein

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres Protokoll

RESP - REdis Serialization Protocol

JDBC
ODBC

HTTP API
Native Erlang Interface

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Clojure
D
Dart
Elixir
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Objective-C
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Swift
Tcl

C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Tcl

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

Erlang

nein

Triggers

publish/subscribe channels provide some trigger functionality

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

kein "single point of failure"

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

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

keine

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of command blocks and scripts

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, strict serializability by the server

nein

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

Password-based authentication

nein

yes, using Riak Security

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

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

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