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DBMS > Hyprcubd vs. Kdb vs. Sphinx vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Hyprcubd vs. Kdb vs. Sphinx vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameHyprcubd  Xaus Vergleich ausschliessenKdb  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
Hyprcubd seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungServerless Time Series DBMSHoch performantes Time Series DBMSOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen DatenbankenOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSTime Series DBMS
Vektor DBMS
SuchmaschineRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte7,55
Rang#53  Overall
#3  Time Series DBMS
#1  Vektor DBMS
Punkte5,98
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Punkte0,54
Rang#250  Overall
#114  Relational DBMS
Websitehyprcubd.com (offline)kx.comsphinxsearch.comsplicemachine.com
Technische Dokumentationcode.kx.comsphinxsearch.com/­docssplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerHyprcubd, Inc.Kx Systems, a division of First Derivatives plcSphinx Technologies Inc.Splice Machine
Erscheinungsjahr2000 infokdb wurde im Jahr 2000 veröffentlicht, kdb+ 200320012014
Aktuelle Version3.6, Mai 20183.5.1, Februar 20233.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziellkommerziell infoKostenlose 32-bit VersionOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlichOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheGoqC++Java
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X
Solaris
Windows
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateja infotime, int, uint, float, stringjaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinja
Sekundärindizesneinja infotable attribute 'grouped'ja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldernja
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageSQL-like query language (q)SQL-like query language (SphinxQL)ja
APIs und andere ZugriffskonzeptegRPC (https)HTTP API
JDBC
Jupyter
Kafka
ODBC
WebSocket
Proprietäres ProtokollJDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C#
C++
Go
J
Java
JavaScript
Lua
MatLab
Perl
PHP
Python
R
Scala
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinbenutzerdefinierte Funktionenneinja infoJava
Triggersneinja infomittels Viewsneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontale PartitionierungSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica ReplikationkeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinnein infoein vergleichbares Paradigma wird intern verwendetneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenneinjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.ja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolletoken accessRechteverwaltung mit BenutzeraccountsneinAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standard
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
HyprcubdKdbSphinxSplice Machine
Specific characteristicsIntegrated columnar database & programming system for streaming, real time and historical...
» mehr
Competitive advantagesprovides seamless scalability; runs on industry standard server platforms; is top-ranked...
» mehr
Typical application scenariostick database streaming sensor data massive intelligence applications oil and gas...
» mehr
Key customersGoldman Sachs Morgan Stanley Merrill Lynch J.P. Morgan Deutsche Bank IEX Securities...
» mehr
Market metricskdb+ performance and reliability proven by our customers in critical infrastructure...
» mehr
Licensing and pricing modelsupon request
» mehr

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

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Weitere Ressourcen
HyprcubdKdbSphinxSplice Machine
DB-Engines Blog Posts

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

alle anzeigen

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Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine
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