DBMS > HarperDB vs. Hazelcast vs. MySQL vs. Sphinx vs. SWC-DB

Vergleich der Systemeigenschaften HarperDB vs. Hazelcast vs. MySQL vs. Sphinx vs. SWC-DB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Ultra-low latency distributed database with an intuitive REST API supporting NoSQL and SQL (including joins). Deployment of functions and databases simultaneously with a consolidated node-level architecture.

A widely adopted in-memory data grid

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

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

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Key-Value Store

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Suchmaschine

Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

JSON support with IMDG 3.12

Document Store
Spatial DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	0,55
Rang	#248	Overall
	#38	Document Stores

Punkte	5,97
Rang	#57	Overall
	#6	Key-Value Stores

Punkte	1083,74
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,01
Rang	#376	Overall
	#13	Wide Column Stores

Website

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

Technische Dokumentation

docs.harperdb.io/docs

hazelcast.org/imdg/docs

dev.mysql.com/doc

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

HarperDB

Hazelcast

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

Sphinx Technologies Inc.

Alex Kashirin

Erscheinungsjahr

2017

2008

1995

2001

2020

Aktuelle Version

3.1, August 2021

5.3.6, November 2023

8.4.0, April 2024

3.5.1, Februar 2023

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free community edition available

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available

Open Source

GPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

GPL V3

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Node.js

Java

C und C++

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux

Datenschema

dynamic schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

JSON data types

nein

XML Unterstützung

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

nein

the object must implement a serialization strategy

nein

Sekundärindizes

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

SQL-like data manipulation statements

SQL-like query language

mit proprietären Erweiterungen

SQL-like query language (SphinxQL)

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
React Hooks
RESTful HTTP/JSON API
WebSocket

JCache
JPA
Memcached Protokoll
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Proprietäres Protokoll

Proprietäres Protokoll
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
MatLab
Objective C
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Swift

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

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Custom Functions

since release 3.1

Event Listeners, Executor Services

proprietäre Syntax

nein

Triggers

nein

Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

A table resides as a whole on one (or more) nodes in a cluster

Sharding

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

Sharding

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

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

the nodes on which a table resides can be defined

Replicated Map

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency selectable by user

Raft Consensus Algorithm

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of specific operations

one or two-phase-commit; repeatable reads; read commited

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, using LMDB

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

Access rights for users and roles

Role-based access control

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

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.

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