DBMS > Lovefield vs. Oracle Rdb vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Lovefield vs. Oracle Rdb vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Suchmaschine

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

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	1,08
Rang	#184	Overall
	#85	Relational DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

google.github.io/lovefield

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb.html

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb-doc.html

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

Google

Oracle, originally developed by Digital Equipment Corporation (DEC)

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2014

1984

2001

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

7.4.1.1, 2021

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

JavaScript

C++

Server Betriebssysteme

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

HP Open VMS

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

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

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

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

ACID

yes, on a single node

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

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 MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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