DBMS > LeanXcale vs. Microsoft Azure SQL Database vs. QuestDB vs. Sphinx vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften LeanXcale vs. Microsoft Azure SQL Database vs. QuestDB vs. Sphinx vs. Splice Machine

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Relationaler Datenbankdienst aus der Cloud mit großer Kompatibilität zum Microsoft SQL Server

A high performance open source SQL database for time series data

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

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,29
Rang	#291	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#132	Relational DBMS

Punkte	77,99
Rang	#16	Overall
	#11	Relational DBMS

Punkte	2,52
Rang	#109	Overall
	#9	Time Series DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,54
Rang	#250	Overall
	#114	Relational DBMS

Website

www.leanxcale.com

azure.microsoft.com/en-us/products/azure-sql/database

questdb.io

sphinxsearch.com

splicemachine.com

Technische Dokumentation

docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql

questdb.io/docs

sphinxsearch.com/docs

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

LeanXcale

Microsoft

QuestDB Technology Inc

Sphinx Technologies Inc.

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2015

2010

2014

2001

2014

Aktuelle Version

V12

3.5.1, Februar 2023

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

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++

Java (Zero-GC), C++, Rust

C++

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
macOS
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schema-free via InfluxDB Line Protocol

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

through Apache Derby

SQL with time-series extensions

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

ADO.NET
JDBC
ODBC

HTTP REST
InfluxDB Line Protocol (TCP/UDP)
JDBC
PostgreSQL wire protocol

Proprietäres Protokoll

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Scala

.Net
C#
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

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

over HTTP

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transact SQL

nein

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning (by timestamps)

Sharding

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

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden

Source-replica replication with eventual consistency

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

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

ACID for single-table writes

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

through memory mapped files

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Relational model with native time series support Column-based storage and time partitioned...
» mehr

Competitive advantages

High ingestion throughput: peak of 4M rows/sec (TSBS Benchmark) Code optimizations...
» mehr

Typical application scenarios

Financial tick data Industrial IoT Application Metrics Monitoring
» mehr

Key customers

Banks & Hedge funds, Yahoo, OKX, Airbus, Aquis Exchange, Net App, Cloudera, Airtel,...
» mehr

Licensing and pricing models

Open source Apache 2.0 QuestDB Enterprise QuestDB Cloud
» mehr

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