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Vergleich der Systemeigenschaften GridGain vs. Riak KV vs. SAP SQL Anywhere 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

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

RDBMS database and synchronization technologies for server, desktop, remote office, and mobile environments

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

Primäres Datenbankmodell

Columnar
Key-Value Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Relational DBMS

Suchmaschine

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

Punkte	1,48
Rang	#150	Overall
	#1	Columnar
	#26	Key-Value Stores
	#2	Object oriented DBMS
	#69	Relational DBMS

Punkte	3,84
Rang	#76	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	3,50
Rang	#81	Overall
	#44	Relational DBMS

Punkte	5,97
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

www.gridgain.com

www.sap.com/products/technology-platform/sql-anywhere.html

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

www.gridgain.com/docs/index.html

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

help.sap.com/docs/SAP_SQL_Anywhere

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

GridGain Systems, Inc.

OpenSource, formerly Basho Technologies

SAP

früher Sybase

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2007

2009

1992

2001

Aktuelle Version

GridGain 8.5.1

3.2.0, Dezember 2022

17, Juli 2015

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

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

Java, C++, .Net, Python, REST, SQL

Erlang

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows
z/OS

Linux
OS X

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

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

eingeschränkt

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

HTTP API
Native Erlang Interface

ADO.NET
HTTP API
JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

C
C#
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

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)

Erlang

yes, in C/C++, Java, .Net or Perl

nein

Triggers

yes (cache interceptors and events)

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

kein "single point of failure"

keine

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)

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

Database mirroring

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

yes (compute grid and hadoop accelerator)

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

Role-based access control
Security Hooks for custom implementations

yes, using Riak Security

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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