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Vergleich der Systemeigenschaften Hazelcast vs. Sphinx vs. Trafodion

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Name	Hazelcast  Xaus Vergleich ausschliessen	Sphinx  Xaus Vergleich ausschliessen	Trafodion  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	A widely adopted in-memory data grid	Open Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken	Transactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres Datenbankmodell	Key-Value Store	Suchmaschine	Relational DBMS
Sekundäre Datenbankmodelle	Document Store JSON support with IMDG 3.12
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 10,38 Rang #48   Overall #6   Key-Value Stores	Punkte 7,23 Rang #61   Overall #8   Suchmaschinen	Punkte 0,43 Rang #254   Overall #120   Relational DBMS
Website	hazelcast.com	sphinxsearch.com	trafodion.apache.org
Technische Dokumentation	hazelcast.org/­imdg/­docs	sphinxsearch.com/­docs	trafodion.apache.org
Entwickler	Hazelcast	Sphinx Technologies Inc.	Apache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr	2008	2001	2014
Aktuelle Version	5.1, Maerz 2022	3.4.1, Juli 2021	2.3.0, Februar 2019
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source Apache Version 2; commercial licenses available	Open Source GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich	Open Source Apache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	Java	C++	C++, Java
Server Betriebssysteme	Alle Betriebssysteme mit einer Java VM	FreeBSD Linux NetBSD OS X Solaris Windows	Linux
Datenschema	schemafrei	ja	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	nein	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	ja the object must implement a serialization strategy		nein
Sekundärindizes	ja	ja Full-Text Index auf allen Suchfeldern	ja
SQL Support of SQL	SQL-like query language	SQL-like query language (SphinxQL)	ja
APIs und andere Zugriffskonzepte	JCache JPA Memcached Protokoll RESTful HTTP API	Proprietäres Protokoll	ADO.NET JDBC ODBC
Unterstützte Programmiersprachen	.Net C# C++ Clojure Go Java JavaScript (Node.js) Python 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	ja Event Listeners, Executor Services	nein	Java Stored Procedures
Triggers	ja Events	nein	nein
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding	Sharding Aufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.	Sharding
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	ja Replicated Map	keine	ja, durch HBase
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	ja	nein	ja mittels user defined functions und HBase
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Immediate Consistency or Eventual Consistency selectable by user Raft Consensus Algorithm		Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	nein	ja
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	one or two-phase-commit; repeatable reads; read commited	nein	ACID
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	ja		nein
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	Role-based access control	nein	Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard
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