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Vergleich der Systemeigenschaften Faircom EDGE vs. H2 vs. HarperDB vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

FairCom EDGE is an Industry 4.0 solution built to integrate, collect, aggregate and synchronize mission-critical data in edge computing environments

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

Ultra-low latency distributed database with an intuitive REST API supporting NoSQL and SQL (including joins). Deployment of functions and databases simultaneously with a consolidated node-level architecture.

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Document Store

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,02
Rang	#368	Overall
	#54	Key-Value Stores
	#156	Relational DBMS

Punkte	8,13
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	0,55
Rang	#248	Overall
	#38	Document Stores

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

www.faircom.com/products/faircom-edge

www.h2database.com

www.harperdb.io

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

docs.faircom.com/docs/en/UUID-23d4f1fd-d213-f6d5-b92e-9b7475baa14e.html

www.h2database.com/html/main.html

docs.harperdb.io/docs

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

FairCom Corporation

Thomas Mueller

HarperDB

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

1979

2005

2017

2001

Aktuelle Version

V3, Oktober 2020

2.2.220, Juli 2023

3.1, August 2021

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Restricted, free version available

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

kommerziell

free community edition available

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++

Java

Node.js

C++

Server Betriebssysteme

Android
Linux

ARM, x86
Raspbian
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

dynamic schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types

JSON data types

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

ANSI SQL queries

SQL-like data manipulation statements

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
Direct SQL
IoT Microservice layer
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
React Hooks
RESTful HTTP/JSON API
WebSocket

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
JavaScript
PHP
Python
VB.Net

Java

.Net
C
C#
C++
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
MatLab
Objective C
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Swift

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

.Net, JavaScript, C/C++

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

Custom Functions

since release 3.1

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

File partitioning

Customizable business rules for partitioning

keine

A table resides as a whole on one (or more) nodes in a cluster

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Synchronous and asynchronous realtime replication based on transaction logs

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

the nodes on which a table resides can be defined

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency
Tunable Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

when using SQL

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Atomic execution of specific operations

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

across SQL and NoSQL

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, using LMDB

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

Fine grained user, group and file access rights managed across SQL (per ANSI standard) and NoSQL.

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights for users and roles

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

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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