DBMS > LMDB vs. ObjectBox vs. Sphinx vs. SWC-DB

Vergleich der Systemeigenschaften LMDB vs. ObjectBox vs. Sphinx vs. SWC-DB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A high performant, light-weight, embedded key-value database library

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

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

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	2,09
Rang	#121	Overall
	#20	Key-Value Stores

Punkte	1,29
Rang	#166	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	5,95
Rang	#55	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,08
Rang	#364	Overall
	#13	Wide Column Stores

Website

www.symas.com/symas-embedded-database-lmdb

objectbox.io

sphinxsearch.com

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

Technische Dokumentation

www.lmdb.tech/doc

docs.objectbox.io

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

Symas

ObjectBox Limited

Sphinx Technologies Inc.

Alex Kashirin

Erscheinungsjahr

2011

2017

2001

2020

Aktuelle Version

0.9.32, Jaenner 2024

3.5.1, Februar 2023

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

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

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Implementierungssprache

C und C++

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux

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

nein

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (SphinxQL)

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres native API

Proprietäres Protokoll

Proprietäres Protokoll
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Clojure
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
MatLab
Nim
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Swift
Tcl

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

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

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

online/offline synchronization between client and server

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

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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