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Vergleich der Systemeigenschaften Graphite vs. Kyligence Enterprise vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGraphite  Xaus Vergleich ausschliessenKyligence Enterprise  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungData logging and graphing tool for time series data infoThe storage layer (fixed size database) is called WhisperA distributed analytics engine for big data, built on top of Apache KylinOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSRelational DBMSSuchmaschine
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte4,57
Rang#73  Overall
#5  Time Series DBMS
Punkte0,40
Rang#269  Overall
#124  Relational DBMS
Punkte5,98
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Websitegithub.com/­graphite-project/­graphite-webkyligence.io/­kyligence-enterprisesphinxsearch.com
Technische Dokumentationgraphite.readthedocs.iosphinxsearch.com/­docs
EntwicklerChris DavisKyligence, Inc.Sphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr200620162001
Aktuelle Version3.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0kommerziellOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungssprachePythonJavaC++
Server BetriebssystemeLinux
Unix
LinuxFreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateNumeric data onlyjanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesneinjaja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLneinANSI SQL for queries (using Apache Calcite)SQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP API
Sockets
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Proprietäres Protokoll
Unterstützte ProgrammiersprachenJavaScript (Node.js)
Python
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinnein
Triggersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemkeineImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenja infolockingjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltennein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinnein

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
GraphiteKyligence EnterpriseSphinx
DB-Engines Blog Posts

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

alle anzeigen

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

alle anzeigen

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The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
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