DBMS > Kdb vs. LeanXcale vs. Percona Server for MongoDB vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Kdb vs. LeanXcale vs. Percona Server for MongoDB vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Hoch performantes Time Series DBMS

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

A drop-in replacement for MongoDB Community Edition with enterprise-grade features.

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

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS
Vektor DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Document Store

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	7,71
Rang	#49	Overall
	#2	Time Series DBMS
	#1	Vektor DBMS

Punkte	0,36
Rang	#280	Overall
	#40	Key-Value Stores
	#129	Relational DBMS

Punkte	0,60
Rang	#246	Overall
	#39	Document Stores

Punkte	5,95
Rang	#55	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

kx.com

www.leanxcale.com

www.percona.com/mongodb/software/percona-server-for-mongodb

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

code.kx.com

docs.percona.com/percona-distribution-for-mongodb

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

Kx Systems, a division of First Derivatives plc

LeanXcale

Percona

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2000

kdb wurde im Jahr 2000 veröffentlicht, kdb+ 2003

2015

2001

Aktuelle Version

3.6, Mai 2018

3.4.10-2.10, November 2017

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Kostenlose 32-bit Version

kommerziell

Open Source

GPL Version 2

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

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

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

table attribute 'grouped'

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

SQL-like query language (q)

through Apache Derby

nein

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
JDBC
Jupyter
Kafka
ODBC
WebSocket

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
J
Java
JavaScript
Lua
MatLab
Perl
PHP
Python
R
Scala

C
Java
Scala

Actionscript
C
C#
C++
Clojure
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Lua
MatLab
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Scala
Smalltalk

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

JavaScript

nein

Triggers

mittels Views

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

ein vergleichbares Paradigma wird intern verwendet

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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

via In-Memory Engine

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Access rights for users and roles

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Integrated columnar database & programming system for streaming, real time and historical...
» mehr

Competitive advantages

provides seamless scalability; runs on industry standard server platforms; is top-ranked...
» mehr

Typical application scenarios

tick database streaming sensor data massive intelligence applications oil and gas...
» mehr

Key customers

Goldman Sachs Morgan Stanley Merrill Lynch J.P. Morgan Deutsche Bank IEX Securities...
» mehr

Market metrics

kdb+ performance and reliability proven by our customers in critical infrastructure...
» mehr

Licensing and pricing models

upon request
» mehr

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

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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