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Vergleich der Systemeigenschaften Faircom DB vs. Oracle vs. Sphinx vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs.

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares RDBMS

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

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Suchmaschine

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with Oracle Spatial and Graph
RDF Store

with Oracle Spatial and Graph
Spatial DBMS

with Oracle Spatial and Graph
Vektor DBMS

since Oracle 23

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

Punkte	0,20
Rang	#318	Overall
	#48	Key-Value Stores
	#141	Relational DBMS

Punkte	1236,29
Rang	#1	Overall
	#1	Relational DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,54
Rang	#250	Overall
	#114	Relational DBMS

Website

www.faircom.com/products/faircom-db

www.oracle.com/database

sphinxsearch.com

splicemachine.com

Technische Dokumentation

docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html

docs.oracle.com/en/database

sphinxsearch.com/docs

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

FairCom Corporation

Oracle

Sphinx Technologies Inc.

Splice Machine

Erscheinungsjahr

1979

1980

2001

2014

Aktuelle Version

V12, November 2020

23c, September 2023

3.5.1, Februar 2023

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Restricted, free version available

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

ANSI C, C++

C und C++

C++

Java

Server Betriebssysteme

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OS X
QNX
SCO
Solaris
VxWorks
Windows

easily portable to other OSs

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows
z/OS

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schema free, schema optional, schema required, partial schema,

Schemaless in JSON and XML columns

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types, JSON, typed binary structures

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

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

mit proprietären Erweiterungen

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
Direct SQL
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP/JSON API
RESTful MQTT/JSON API
RPC

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Proprietäres Protokoll

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js and browser)
PHP
Python
Visual Basic

C
C#
C++
Clojure
Cobol
Delphi
Eiffel
Erlang
Fortran
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Tcl
Visual Basic

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

.Net, JavaScript, C/C++

PL/SQL

auch Java stored procedures möglich

nein

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

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

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution).

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

kann in PL/SQL realisiert werden

nein

Yes, via Full Spark Integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency
Tunable consistency per server, database, table, and transaction

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

tunable from ACID to Eventually Consistent

ACID

mit parameterisierbarem isolation level

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory

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

Version 12c introduced the new option 'Oracle Database In-Memory'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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