DBMS > Kyligence Enterprise vs. openGemini vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Kyligence Enterprise vs. openGemini vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A distributed analytics engine for big data, built on top of Apache Kylin

An open source distributed Time Series DBMS with high concurrency, high performance, and high scalability

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Suchmaschine

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

Punkte	0,33
Rang	#276	Overall
	#126	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#381	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	5,88
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

kyligence.io/kyligence-enterprise

www.opengemini.org
github.com/openGemini

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

docs.opengemini.org/guide

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

Kyligence, Inc.

Huawei and openGemini community

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2016

2022

2001

Aktuelle Version

1.1, Juli 2023

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 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

Linux
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Integer, Float, Boolean, String

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

ANSI SQL for queries (using Apache Calcite)

SQL-like query language

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP REST

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Administrators and common users accounts

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

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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