DBMS > Faircom DB vs. Sadas Engine vs. SiriDB vs. Spark SQL vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Faircom DB vs. Sadas Engine vs. SiriDB vs. Spark SQL vs. Sphinx

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.

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

Open Source Time Series 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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

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	0,00
Rang	#383	Overall
	#158	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

www.faircom.com/products/faircom-db

Technische Dokumentation

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

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

docs.siridb.com

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

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

FairCom Corporation

SADAS s.r.l.

Cesbit

Apache Software Foundation

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

1979

2006

2017

2014

2001

Aktuelle Version

V12, November 2020

8.0

3.5.0 ( 2.13), September 2023

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Restricted, free version available

kommerziell

free trial version available

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 2.0

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

ANSI C, C++

C++

Scala

C++

Server Betriebssysteme

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

easily portable to other OSs

AIX
Linux
Windows

Linux

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

Numeric data

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

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

nein

SQL-like DML and DDL statements

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
Proprietäres Protokoll

HTTP API

JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

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

Java
Python
R
Scala

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

.Net, JavaScript, C/C++

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

horizontale Partitionierung

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Sharding

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

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).

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

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

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

managed by 'Learn by Usage'

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

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

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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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