DBMS > EsgynDB vs. Kdb vs. Lovefield vs. Sphinx vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Kdb vs. Lovefield vs. Sphinx vs. STSdb

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Hoch performantes Time Series DBMS

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS
Vektor DBMS

Relational DBMS

Suchmaschine

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,15
Rang	#325	Overall
	#144	Relational DBMS

Punkte	7,73
Rang	#45	Overall
	#2	Time Series DBMS
	#1	Vektor DBMS

Punkte	0,22
Rang	#306	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	5,97
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,03
Rang	#365	Overall
	#54	Key-Value Stores

Website

www.esgyn.cn

kx.com

google.github.io/lovefield

sphinxsearch.com

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

code.kx.com

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

Esgyn

Kx Systems, a division of First Derivatives plc

Google

Sphinx Technologies Inc.

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2015

2000

kdb wurde im Jahr 2000 veröffentlicht, kdb+ 2003

2014

2001

2011

Aktuelle Version

3.6, Mai 2018

2.1.12, February 2017

3.5.1, Februar 2023

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Kostenlose 32-bit Version

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

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++, Java

JavaScript

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Solaris
Windows

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

table attribute 'grouped'

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language (q)

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

SQL-like query language (SphinxQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

HTTP API
JDBC
Jupyter
Kafka
ODBC
WebSocket

Proprietäres Protokoll

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C
C#
C++
Go
J
Java
JavaScript
Lua
MatLab
Perl
PHP
Python
R
Scala

JavaScript

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

mittels Views

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

keine

Sharding

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

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

ein vergleichbares Paradigma wird intern verwendet

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

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

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

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Integrated columnar database & programming system for streaming, real time and historical...
» mehr

Competitive advantages

provides seamless scalability; runs on industry standard server platforms; is top-ranked...
» mehr

Typical application scenarios

tick database streaming sensor data massive intelligence applications oil and gas...
» mehr

Key customers

Goldman Sachs Morgan Stanley Merrill Lynch J.P. Morgan Deutsche Bank IEX Securities...
» mehr

Market metrics

kdb+ performance and reliability proven by our customers in critical infrastructure...
» mehr

Licensing and pricing models

upon request
» mehr

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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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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