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DBMS > Hazelcast vs. SiteWhere vs. Spark SQL vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Hazelcast vs. SiteWhere vs. Spark SQL vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameHazelcast  Xaus Vergleich ausschliessenSiteWhere  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungA widely adopted in-memory data gridM2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von ZeitserienSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellKey-Value StoreTime Series DBMSRelational DBMSSuchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store infoJSON support with IMDG 3.12
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte5,97
Rang#57  Overall
#6  Key-Value Stores
Punkte0,06
Rang#356  Overall
#35  Time Series DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte5,98
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Websitehazelcast.comgithub.com/­sitewhere/­sitewherespark.apache.org/­sqlsphinxsearch.com
Technische Dokumentationhazelcast.org/­imdg/­docssitewhere1.sitewhere.io/­index.htmlspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlsphinxsearch.com/­docs
EntwicklerHazelcastSiteWhereApache Software FoundationSphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr2008201020142001
Aktuelle Version5.3.6, November 20233.5.0 ( 2.13), September 20233.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2; commercial licenses availableOpen Source infoCommon Public Attribution License Version 1.0Open Source infoApache 2.0Open Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaJavaScalaC++
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
OS X
Windows
Linux
OS X
Windows
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaschemafreivordefiniertes Schemajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTja infothe object must implement a serialization strategyneinnein
Sekundärindizesjaneinneinja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageneinSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteJCache
JPA
Memcached Protokoll
RESTful HTTP API
HTTP RESTJDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
Unterstützte Programmiersprachen.Net
C#
C++
Clojure
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Scala
Java
Python
R
Scala
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoEvent Listeners, Executor Servicesneinnein
Triggersja infoEventsneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infobasierend auf HBaseyes, utilizing Spark CoreSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja infoReplicated Mapfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf HBasekeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency or Eventual Consistency selectable by user infoRaft Consensus AlgorithmImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenone or two-phase-commit; repeatable reads; read commitedneinneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleRole-based access controlBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzeptneinnein

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
HazelcastSiteWhereSpark SQLSphinx
DB-Engines Blog Posts

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

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Hazelcast 5.4 real time data processing platform boosts AI and consistency
17. April 2024, VentureBeat

Hazelcast Achieves Record Year with Leading Brands Choosing Its Platform for Application Modernization, AI Initiatives
22. Februar 2024, Datanami

Real-Time Data Platform Hazelcast Introduces New Chief Technology Officer Adrian Soars
7. November 2023, Finovate

Hazelcast: The 'true' value of streaming real-time data
27. September 2023, ComputerWeekly.com

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11 Best Open source IoT Platforms To Develop Smart Projects
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