DBMS > EJDB vs. Sphinx vs. STSdb vs. VelocityDB

Vergleich der Systemeigenschaften EJDB vs. Sphinx vs. STSdb vs. VelocityDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

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

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

A .NET Object Database that can be embedded/distributed and extended to a graph data model (VelocityGraph)

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Suchmaschine

Key-Value Store

Graph DBMS
Object oriented DBMS

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

Punkte	0,27
Rang	#297	Overall
	#44	Document Stores

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Punkte	0,05
Rang	#358	Overall
	#36	Graph DBMS
	#16	Object oriented DBMS

Website

github.com/Softmotions/ejdb

sphinxsearch.com

github.com/STSSoft/STSdb4

velocitydb.com

Technische Dokumentation

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

sphinxsearch.com/docs

velocitydb.com/UserGuide

Entwickler

Softmotions

Sphinx Technologies Inc.

STS Soft SC

VelocityDB Inc

Erscheinungsjahr

2012

2001

2011

Aktuelle Version

3.5.1, Februar 2023

4.0.8, September 2015

7.x

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPLv2

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

Server Betriebssysteme

serverlos

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Windows

Any that supports .NET

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

nein

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (SphinxQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

In-process Library

Proprietäres Protokoll

.NET Client API

.Net

Unterstützte Programmiersprachen

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

C#
Java

.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Callbacks are triggered when data changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

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

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

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

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Based on Windows Authentication

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Weitere Ressourcen

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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