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Vergleich der Systemeigenschaften LevelDB vs. Manticore Search vs. Sphinx vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameLevelDB  Xaus Vergleich ausschliessenManticore Search  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungEmbeddable fast key-value storage library that provides an ordered mapping from string keys to string valuesMulti-storage database for search, including full-text search.Open Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen DatenbankenOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellKey-Value StoreSuchmaschineSuchmaschineRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleTime Series DBMS infousing the Manticore Columnar Library
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,35
Rang#111  Overall
#19  Key-Value Stores
Punkte0,22
Rang#312  Overall
#21  Suchmaschinen
Punkte5,98
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Punkte0,54
Rang#250  Overall
#114  Relational DBMS
Websitegithub.com/­google/­leveldbmanticoresearch.comsphinxsearch.comsplicemachine.com
Technische Dokumentationgithub.com/­google/­leveldb/­blob/­main/­doc/­index.mdmanual.manticoresearch.comsphinxsearch.com/­docssplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerGoogleManticore SoftwareSphinx Technologies Inc.Splice Machine
Erscheinungsjahr2011201720012014
Aktuelle Version1.23, Februar 20216.0, Februar 20233.5.1, Februar 20233.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoBSDOpen Source infoGPL Version 2Open Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlichOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C++C++Java
Server BetriebssystemeIllumos
Linux
OS X
Windows
FreeBSD
Linux
macOS
Windows
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
DatenschemaschemafreiFixed schemajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinInt, Bigint, Float, Timestamp, Bit, Int array, Bigint array, JSON, Booleanneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinCan index from XML
Sekundärindizesneinja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldernja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldernja
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like query languageSQL-like query language (SphinxQL)ja
APIs und andere ZugriffskonzepteBinary API
RESTful HTTP/JSON API
RESTful HTTP/SQL API
SQL over MySQL
Proprietäres ProtokollJDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC++
Go
Java info3rd party binding
JavaScript (Node.js) info3rd party binding
Python info3rd party binding
Elixir
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinuser defined functionsneinja infoJava
Triggersneinneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.Sharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenkeineSynchronous replication based on Galera librarykeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinneinneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinja infoisolated transactions for atomic changes and binary logging for safe writesneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenja infowith automatic compression on writesja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Manticore-Index gespeichert.ja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.ja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinneinneinAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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
LevelDBManticore SearchSphinxSplice Machine
DB-Engines Blog Posts

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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26. August 2021, The Register

Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine ...
19. Januar 2021, PR Newswire

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine
18. September 2019, Towards Data Science

Splice Machine takes on big boys of big data with Hadoop RDBMS
21. Januar 2015, RCR Wireless News

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