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Vergleich der Systemeigenschaften GridGain vs. HugeGraph vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

GridGain is an in-memory computing platform, built on Apache Ignite

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Graph DBMS

Suchmaschine

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

Punkte	1,53
Rang	#155	Overall
	#26	Key-Value Stores
	#73	Relational DBMS

Punkte	0,15
Rang	#339	Overall
	#33	Graph DBMS

Punkte	6,03
Rang	#60	Overall
	#6	Suchmaschinen

Website

www.gridgain.com

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

www.gridgain.com/docs/index.html

hugegraph.apache.org/docs

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

GridGain Systems, Inc.

Baidu

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2007

2018

2001

Aktuelle Version

GridGain 8.5.1

0.9

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

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

Java, C++, .Net

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS
Unix

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

also supports composite index and range index

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL

nein

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

Groovy
Java
Python

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)

asynchronous Gremlin script jobs

nein

Triggers

yes (cache interceptors and events)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes (replicated cache)

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

yes (compute grid and hadoop accelerator)

via hugegraph-spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

edges in graph

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Security Hooks for custom implementations

Users, roles and permissions

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

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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