DBMS > HugeGraph vs. MonetDB vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften HugeGraph vs. MonetDB vs. Sphinx

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

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

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Relational DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#336	Overall
	#32	Graph DBMS

Punkte	1,72
Rang	#145	Overall
	#67	Relational DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

www.monetdb.org

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

hugegraph.apache.org/docs

www.monetdb.org/Documentation

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

Baidu

MonetDB BV

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2018

2004

2001

Aktuelle Version

0.9

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Mozilla Public License 2.0

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++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Unix

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

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

also supports composite index and range index

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

nein

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

Groovy
Java
Python

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

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

asynchronous Gremlin script jobs

yes, in SQL, C, R

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

Sharding via remote tables

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

keine

Source-replica replication available in experimental status

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

via hugegraph-spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

edges in graph

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

Users, roles and permissions

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

DB-Engines Blog Posts

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Critical Apache HugeGraph Flaw Let Attackers Execute Remote Code
23. April 2024, GBHackers

bereitgestellt von Google News

In 2024 the MonetDB Foundation was established for the preservation, maintenance and further development of the ...
31. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

MonetDB Secures Investment From (and Partners With) ServiceNow
9. Dezember 2021, Datanami

How MonetDB Exploits Modern CPU Performance | by Dwi Prasetyo Adi Nugroho
14. Januar 2020, Towards Data Science

PostgreSQL, MonetDB, and Too-Big-for-Memory Data in R - Part I - DataScienceCentral.com
6. April 2018, Data Science Central

MonetDB Solutions secures investment from ServiceNow
30. September 2019, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

bereitgestellt von Google News

Switching From Sphinx to MkDocs Documentation — What Did I Gain and Lose
2. Februar 2024, Towards Data Science

Manticore is a Faster Alternative to Elasticsearch in C++
25. Juli 2022, hackernoon.com

Perplexity AI: From Its Use To Operation, Everything You Need To Know About Googles Newest Challenger
11. Januar 2024, Free Press Journal

The Pirate Bay was recently down for over a week due to a DDoS attack
29. Oktober 2019, The Hacker News

How to Build 600+ Links in One Month
4. September 2020, Search Engine Journal

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk