DBMS > Firebird vs. Google BigQuery vs. SAP SQL Anywhere vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Firebird vs. Google BigQuery vs. SAP SQL Anywhere vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Firebird ist ein Open Source RDBMS abgeleitet von Borlands InterBase

Large scale data warehouse service with append-only tables

RDBMS database and synchronization technologies for server, desktop, remote office, and mobile environments

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Suchmaschine

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

Punkte	20,82
Rang	#30	Overall
	#18	Relational DBMS

Punkte	60,38
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	4,25
Rang	#79	Overall
	#43	Relational DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

www.firebirdsql.org

cloud.google.com/bigquery

www.sap.com/products/technology-platform/sql-anywhere.html

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

www.firebirdsql.org/en/reference-manuals

cloud.google.com/bigquery/docs

help.sap.com/docs/SAP_SQL_Anywhere

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

Firebird Foundation

Google

SAP

früher Sybase

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2000

Als Fork von Borlands InterBase

2010

1992

2001

Aktuelle Version

5.0.0, Jaenner 2024

17, Juli 2015

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Initial Developer's Public License

kommerziell

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

C und C++

C++

Server Betriebssysteme

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
OS X
serverlos

Firebird Embedded Server
Solaris
Unix
Windows

gehostet

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
C/C++ API
JDBC

Jaybird
ODBC
OLE DB

RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
HTTP API
JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Delphi
Java
JavaScript

Node.js
Lua
Perl
PHP
Python
Ruby

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

C
C#
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

PSQL

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

yes, in C/C++, Java, .Net or Perl

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Database mirroring

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC Architektur, lesende Clients blockieren schreibende Clients nicht

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

Zugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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