DBMS > Graphite vs. OushuDB vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Graphite vs. OushuDB vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Data logging and graphing tool for time series data

The storage layer (fixed size database) is called Whisper

A data warehouse powered by Apache HAWQ supporting descriptive analysis and advanced machine learning

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

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Suchmaschine

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

Punkte	4,57
Rang	#73	Overall
	#5	Time Series DBMS

Punkte	0,04
Rang	#363	Overall
	#154	Relational DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

github.com/graphite-project/graphite-web

www.oushu.com/product/oushuDB

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

graphite.readthedocs.io

www.oushu.com/documentation

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

Chris Davis

Oushu

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2006

2001

Aktuelle Version

4.0.1, August 2020

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

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

Python

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Unix

Linux

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

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

nein

Full-featured ANSI SQL support

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
Sockets

JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript (Node.js)
Python

C
C++

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

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

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Kerberos, SSL and role based access

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

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

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4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

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

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

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