DBMS > LeanXcale vs. Sphinx vs. Tkrzw vs. ToroDB

Vergleich der Systemeigenschaften LeanXcale vs. Sphinx vs. Tkrzw vs. ToroDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

ToroDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

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

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

A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Suchmaschine

Key-Value Store

Document Store

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

Punkte	0,35
Rang	#283	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#128	Relational DBMS

Punkte	6,03
Rang	#60	Overall
	#6	Suchmaschinen

Punkte	0,09
Rang	#354	Overall
	#51	Key-Value Stores

Website

www.leanxcale.com

sphinxsearch.com

dbmx.net/tkrzw

github.com/torodb/server

Technische Dokumentation

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

LeanXcale

Sphinx Technologies Inc.

Mikio Hirabayashi

8Kdata

Erscheinungsjahr

2015

2001

2020

2016

Aktuelle Version

3.5.1, Februar 2023

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

AGPL-V3

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

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS

Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

string, integer, double, boolean, date, object_id

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

through Apache Derby

SQL-like query language (SphinxQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Scala

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

C++
Java
Python
Ruby

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.

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

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

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

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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