DBMS > Firebolt vs. Sphinx vs. Transwarp Hippo

Vergleich der Systemeigenschaften Firebolt vs. Sphinx vs. Transwarp Hippo

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Highly scalable cloud data warehouse and analytics product

Forked from Clickhouse

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

Cloud-native distributed Vector DBMS that supports storage, retrieval, and management of massive vector-based datasets

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Suchmaschine

Vektor DBMS

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

Punkte	1,49
Rang	#148	Overall
	#68	Relational DBMS

Punkte	5,97
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#16	Vektor DBMS

Website

www.firebolt.io

sphinxsearch.com

www.transwarp.cn/en/subproduct/hippo

Technische Dokumentation

docs.firebolt.io

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

Firebolt Analytics Inc.

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2020

2001

2023

Aktuelle Version

3.5.1, Februar 2023

1.0, Mai 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

kommerziell

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++

Server Betriebssysteme

gehostet

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Vector, Numeric and String

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

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language (SphinxQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

.Net
ODBC
RESTful HTTP API

Proprietäres Protokoll

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Go
JavaScript (Node.js)
Python

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

C++
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

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

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Role based access control and fine grained access rights

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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