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Vergleich der Systemeigenschaften Ignite vs. KeyDB vs. Sphinx vs. Tkrzw

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Name	Ignite  Xaus Vergleich ausschliessen	KeyDB  Xaus Vergleich ausschliessen	Sphinx  Xaus Vergleich ausschliessen	Tkrzw Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	Apache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale.	An ultra-fast, open source Key-value store fully compatible with Redis API, modules, and protocols	Open Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken	A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
Primäres Datenbankmodell	Key-Value Store Relational DBMS	Key-Value Store	Suchmaschine	Key-Value Store
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 6,85 Rang #62   Overall #7   Key-Value Stores #35   Relational DBMS	Punkte 0,33 Rang #268   Overall #40   Key-Value Stores	Punkte 7,29 Rang #60   Overall #8   Suchmaschinen	Punkte 0,00 Rang #356   Overall #57   Key-Value Stores
Website	ignite.apache.org	github.com/­JohnSully/­KeyDB keydb.dev	sphinxsearch.com	dbmx.net/­tkrzw
Technische Dokumentation	apacheignite.readme.io/­docs	docs.keydb.dev	sphinxsearch.com/­docs
Entwickler	Apache Software Foundation	EQ Alpha Technology Ltd.	Sphinx Technologies Inc.	Mikio Hirabayashi
Erscheinungsjahr	2015	2019	2001	2020
Aktuelle Version	Apache Ignite 2.6		3.4.1, Juli 2021	0.9.3, August 2020
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source Apache 2.0	Open Source BSD-3	Open Source GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich	Open Source Apache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	C++, Java, .Net	C++	C++	C++
Server Betriebssysteme	Linux OS X Solaris Windows	Linux	FreeBSD Linux NetBSD OS X Solaris Windows	Linux macOS
Datenschema	ja	schemafrei	ja	schemafrei
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	teilweise Supported data types are strings, hashes, lists, sets and sorted sets, bit arrays, hyperloglogs and geospatial indexes	nein	nein
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	ja	nein		nein
Sekundärindizes	ja	ja by using the Redis Search module	ja Full-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL Support of SQL	ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL	nein	SQL-like query language (SphinxQL)	nein
APIs und andere Zugriffskonzepte	HDFS API Hibernate JCache JDBC ODBC Proprietäres Protokoll RESTful HTTP API Spring Data	Proprietäres Protokoll RESP - REdis Serialization Protoco	Proprietäres Protokoll
Unterstützte Programmiersprachen	C# C++ Java PHP Python Ruby Scala	C C# C++ Clojure Crystal D Dart Elixir Erlang Fancy Go Haskell Haxe Java JavaScript (Node.js) Lisp Lua MatLab Objective-C OCaml Pascal Perl PHP Prolog Pure Data Python R Rebol Ruby Rust Scala Scheme Smalltalk Swift Tcl Visual Basic	C++ inoffizielle Client Library Java Perl inoffizielle Client Library PHP Python Ruby inoffizielle Client Library	C++ Java Python Ruby
Server-seitige Scripts Stored Procedures	yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)	Lua	nein	nein
Triggers	yes (cache interceptors and events)	nein	nein	nein
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding	Sharding	Sharding Aufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.	keine
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	yes (replicated cache)	Multi-Source Replikation Source-Replica Replikation	keine	keine
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	yes (compute grid and hadoop accelerator)	nein	nein	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Immediate Consistency	Eventual Consistency Strong eventual consistency with CRDTs		Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	nein	nein	nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	ACID	Optimistic locking, atomic execution of commands blocks and scripts	nein
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja Configurable mechanisms for persistency via snapshots and/or operations logs	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	ja		ja using specific database classes
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	Security Hooks for custom implementations	einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz und ACL	nein	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.
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