DBMS > IBM Db2 Event Store vs. ObjectBox vs. OpenTSDB vs. Sphinx vs. Typesense

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Db2 Event Store vs. ObjectBox vs. OpenTSDB vs. Sphinx vs. Typesense

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase

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

A typo-tolerant, in-memory search engine optimized for instant search-as-you-type experiences and developer productivity

Primäres Datenbankmodell

Event Store
Time Series DBMS

Object oriented DBMS

Time Series DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	0,19
Rang	#323	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Punkte	1,20
Rang	#170	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	1,68
Rang	#146	Overall
	#12	Time Series DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,79
Rang	#210	Overall
	#14	Suchmaschinen

Website

www.ibm.com/products/db2-event-store

Technische Dokumentation

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

docs.objectbox.io

opentsdb.net/docs/build/html/index.html

sphinxsearch.com/docs

typesense.org/docs

Entwickler

IBM

ObjectBox Limited

derzeit von Yahoo und anderen gewartet

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2017

2011

2001

2015

Aktuelle Version

2.0

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free developer edition available

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

LGPL

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

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C und C++

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Linux
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

pre-defined schema optional

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

numerische Daten für Metriken, Strings für Tags

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

through the embedded Spark runtime

nein

SQL-like query language (SphinxQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Proprietäres native API

HTTP API
Telnet API

Proprietäres Protokoll

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

.Net

community maintained
Clojure

community maintained
Dart

community maintained
Go

community maintained
Java

community maintained
JavaScript
Perl

community maintained
PHP
Python
Ruby
Rust

community maintained
Swift

community maintained

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

basierend auf HBase

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Active-active shard replication

online/offline synchronization between client and server

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

keine

Multi-source replication using RAFT

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Neuigkeiten

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16. Mai 2024

Edge AI: The era of on-device AI
23. April 2024

In-Memory Database Use Cases
15. Februar 2024

Data Viewer for Objects – announcing ObjectBox Admin
14. November 2023

Vector Databases for Edge AI
9. August 2023

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

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

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