DBMS > GridGain vs. OrientDB vs. Sphinx vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften GridGain vs. OrientDB vs. Sphinx vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

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

Multi-model DBMS (Document, Graph, Key/Value)

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

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store

Suchmaschine

Relational DBMS

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	3,27
Rang	#97	Overall
	#16	Document Stores
	#6	Graph DBMS
	#15	Key-Value Stores

Punkte	6,03
Rang	#60	Overall
	#6	Suchmaschinen

Website

Technische Dokumentation

www.gridgain.com/docs/index.html

www.orientdb.com/docs/last/index.html

sphinxsearch.com/docs

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

GridGain Systems, Inc.

OrientDB LTD; CallidusCloud; SAP

Sphinx Technologies Inc.

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2007

2010

2001

2014

Aktuelle Version

GridGain 8.5.1

3.2.29, Maerz 2024

3.5.1, Februar 2023

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

Apache 2.0

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++

C++, Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java JDK (>= JDK 6)

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Schema kann erzwungen werden: für kompletten Satz ("schema-full") oder nur für einzelne Attribute ("schema-hybrid")

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

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

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

SQL-like query language, no joins

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

Tinkerpop technology stack with Blueprints, Gremlin, Pipes
Java API
RESTful HTTP/JSON API

Proprietäres Protokoll

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

.Net
C
C#
C++
Clojure
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

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

Java, Javascript

nein

Java Stored Procedures

Triggers

yes (cache interceptors and events)

Hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes (replicated cache)

Multi-Source Replikation

keine

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

yes (compute grid and hadoop accelerator)

nein

could be achieved with distributed queries

nein

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Security Hooks for custom implementations

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen, Rechte auch auf Satzebene

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Graph DBMS increased their popularity by 500% within the last 2 years
3. März 2015, Paul Andlinger

Graph DBMSs are gaining in popularity faster than any other database category
21. Januar 2014, Matthias Gelbmann

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

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24. Januar 2024, PR Newswire

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17. Mai 2023, Yahoo Finance

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5. Juni 2019, eWeek

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21. Januar 2022, Open Source For You

Comparing Graph Databases II. Part 2: ArangoDB, OrientDB, and… | by Sam Bell
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19. September 2017, GlobeNewswire

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22. Oktober 2023, Solutions Review

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2. Februar 2024, Towards Data Science

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7. April 2022, Embedded Computing Design

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