DBMS > GeoMesa vs. Sphinx vs. Tkrzw vs. ToroDB

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Sphinx vs. Tkrzw vs. ToroDB

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Name

ToroDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.

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

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,81
Rang	#214	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	6,03
Rang	#60	Overall
	#6	Suchmaschinen

Punkte	0,09
Rang	#354	Overall
	#51	Key-Value Stores

Website

www.geomesa.org

sphinxsearch.com

dbmx.net/tkrzw

github.com/torodb/server

Technische Dokumentation

www.geomesa.org/documentation/stable/user/index.html

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

CCRi und Andere

Sphinx Technologies Inc.

Mikio Hirabayashi

8Kdata

Erscheinungsjahr

2014

2001

2020

2016

Aktuelle Version

4.0.5, Februar 2024

3.5.1, Februar 2023

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

AGPL-V3

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

C++

Java

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS

Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

string, integer, double, boolean, date, object_id

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

nein

SQL-like query language (SphinxQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

C++
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

Sharding

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

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

abhängig von Storage layer

Immediate Consistency

Eventual Consistency
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

abhängig von Storage layer

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

nein

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

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

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