DBMS > Machbase Neo vs. OushuDB vs. Sphinx vs. VelocityDB

Vergleich der Systemeigenschaften Machbase Neo vs. OushuDB vs. Sphinx vs. VelocityDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

TimeSeries DBMS for AIoT and BigData

A data warehouse powered by Apache HAWQ supporting descriptive analysis and advanced machine learning

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

A .NET Object Database that can be embedded/distributed and extended to a graph data model (VelocityGraph)

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Suchmaschine

Graph DBMS
Object oriented DBMS

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

Punkte	0,17
Rang	#337	Overall
	#30	Time Series DBMS

Punkte	0,10
Rang	#355	Overall
	#154	Relational DBMS

Punkte	5,95
Rang	#55	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,11
Rang	#354	Overall
	#37	Graph DBMS
	#15	Object oriented DBMS

Website

machbase.com

www.oushu.com/product/oushuDB

sphinxsearch.com

velocitydb.com

Technische Dokumentation

machbase.com/dbms

www.oushu.com/documentation

sphinxsearch.com/docs

velocitydb.com/UserGuide

Entwickler

Machbase

Oushu

Sphinx Technologies Inc.

VelocityDB Inc

Erscheinungsjahr

2013

2001

2011

Aktuelle Version

V8.0, August 2023

4.0.1, August 2020

3.5.1, Februar 2023

7.x

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free test version available

kommerziell

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

kommerziell

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++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Windows

Linux

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Any that supports .NET

Datenschema

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

Full-featured ANSI SQL support

SQL-like query language (SphinxQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
HTTP REST
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC

JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll

.Net

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
Scala

C
C++

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Callbacks are triggered when data changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

selectable replication factor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Hadoop integration

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

nein

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

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

volatile and lookup table

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

Kerberos, SSL and role based access

nein

Based on Windows Authentication

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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