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DBMS > Graphite vs. SiriDB vs. Spark SQL vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Graphite vs. SiriDB vs. Spark SQL vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGraphite  Xaus Vergleich ausschliessenSiriDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungData logging and graphing tool for time series data infoThe storage layer (fixed size database) is called WhisperOpen Source Time Series DBMSSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSTime Series DBMSRelational DBMSSuchmaschine
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte4,84
Rang#79  Overall
#5  Time Series DBMS
Punkte0,10
Rang#352  Overall
#35  Time Series DBMS
Punkte19,56
Rang#34  Overall
#21  Relational DBMS
Punkte6,06
Rang#61  Overall
#6  Suchmaschinen
Websitegithub.com/­graphite-project/­graphite-websiridb.comspark.apache.org/­sqlsphinxsearch.com
Technische Dokumentationgraphite.readthedocs.iodocs.siridb.comspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlsphinxsearch.com/­docs
EntwicklerChris DavisCesbitApache Software FoundationSphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr2006201720142001
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 20233.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0Open Source infoMIT LicenseOpen Source infoApache 2.0Open Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungssprachePythonCScalaC++
Server BetriebssystemeLinux
Unix
LinuxLinux
OS X
Windows
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateNumeric data onlyja infoNumeric datajanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneinjaneinja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLneinneinSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP API
Sockets
HTTP APIJDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
Unterstützte ProgrammiersprachenJavaScript (Node.js)
Python
C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R
Java
Python
R
Scala
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinneinnein
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardingyes, utilizing Spark CoreSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeinejakeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten Systemkeine
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinneinneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenja infolockingjajaja
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 haltenjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinEinfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccountsneinnein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
GraphiteSiriDBSpark SQLSphinx
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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1. April 2022, Datanami

The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
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Getting Started with Monitoring using Graphite
23. Januar 2015, InfoQ.com

Build a Graphite dashboard for data analysis, visualization
20. November 2019, TechTarget

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12. Juni 2023, InfoWorld

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Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
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Run Spark SQL on Amazon Athena Spark | AWS Big Data Blog
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1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
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