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Vergleich der Systemeigenschaften HBase vs. Sphinx vs. TerminusDB vs. VoltDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

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

Scalable Graph Database platform making enterprise data available by exploiting inferred entities and relationships

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
RDF Store

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

Punkte	31,25
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Punkte	6,03
Rang	#60	Overall
	#6	Suchmaschinen

Punkte	0,22
Rang	#323	Overall
	#28	Graph DBMS

Punkte	1,46
Rang	#159	Overall
	#74	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

hbase.apache.org/book.html

sphinxsearch.com/docs

terminusdb.github.io/terminusdb/#

docs.voltdb.com

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Sphinx Technologies Inc.

DataChemist Ltd.

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2008

2001

2018

2010

Aktuelle Version

2.3.4, Jaenner 2021

3.5.1, Februar 2023

11.0.0, Jaenner 2023

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

GPL V3

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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++

Prolog, Rust

Java, C++

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux

Linux
OS X

for development

Datenschema

schema-free, schema definition possible

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

options to bring your own types, AVRO

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

SQL-like query language (SphinxQL)

SQL-like query language (WOQL)

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

Proprietäres Protokoll

OWL
RESTful HTTP API
WOQL (Web Object Query Language)

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

JavaScript
Python

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Coprocessors in Java

nein

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

Graph Partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

Journaling Streams

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Single row ACID (across millions of columns)

nein

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

in-memory journaling

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

nein

Role-based access control

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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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11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

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13. Mai 2013, Paul Andlinger

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

alle anzeigen

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