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DBMS > Fujitsu Enterprise Postgres vs. Google Cloud Bigtable vs. Heroic vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Fujitsu Enterprise Postgres vs. Google Cloud Bigtable vs. Heroic vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFujitsu Enterprise Postgres  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenHeroic  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungEnterprise-grade PostgreSQL-based DBMS with security enhancements such as Transparent Data Encryption and Data Masking, plus high-availability and performance improvement features.Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearchOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Time Series DBMSSuchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,31
Rang#285  Overall
#129  Relational DBMS
Punkte3,26
Rang#92  Overall
#13  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte0,51
Rang#255  Overall
#21  Time Series DBMS
Punkte5,98
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Websitewww.postgresql.fastware.comcloud.google.com/­bigtablegithub.com/­spotify/­heroicsphinxsearch.com
Technische Dokumentationwww.postgresql.fastware.com/­product-manualscloud.google.com/­bigtable/­docsspotify.github.io/­heroicsphinxsearch.com/­docs
EntwicklerPostgreSQL Global Development Group, Fujitsu Australia Software TechnologyGoogleSpotifySphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr201520142001
Aktuelle VersionFujitsu Enterprise Postgres 14, January 20223.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheCJavaC++
Server BetriebssystemeLinux
Windows
gehostetFreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajaschemafreischemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinjanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjaneinja infovia Elasticsearchja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLjaneinneinSQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API
Proprietäres Protokoll
Unterstützte Programmiersprachen.Net
C
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenneinneinnein
Triggersjaneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenpartitioning by range, list and by hashShardingShardingSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica ReplikationInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesjakeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Eventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDAtomic single-row operationsneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenyes, multi-version concurrency control (MVCC)jajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)nein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Fujitsu Enterprise PostgresGoogle Cloud BigtableHeroicSphinx
Specific characteristics100% compatible with community PostgreSQL
» mehr
Competitive advantagesBuilt-in TDE and Data Masking security. In-Memory Columnar Index, and a high speed...
» mehr
Typical application scenariosTransactional payments applications, reporting and mixed workloads.
» mehr
Market metricsOver 30 years experience in database technology. Over 20 years in Postgres development...
» mehr
Licensing and pricing modelsCore based licensing
» mehr

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

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Weitere Ressourcen
Fujitsu Enterprise PostgresGoogle Cloud BigtableHeroicSphinx
DB-Engines Blog Posts

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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6. Mai 2015, TechCrunch

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22. Dezember 2018, WQXR Radio

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