DBMS > Machbase Neo vs. Riak TS vs. SiteWhere vs. Sphinx vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Machbase Neo vs. Riak TS vs. SiteWhere vs. Sphinx vs. Splice Machine

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

TimeSeries DBMS for AIoT and BigData

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

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

Time Series DBMS

Suchmaschine

Relational DBMS

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

Punkte	0,06
Rang	#352	Overall
	#33	Time Series DBMS

Punkte	0,16
Rang	#321	Overall
	#27	Time Series DBMS

Punkte	0,06
Rang	#350	Overall
	#32	Time Series DBMS

Punkte	5,92
Rang	#57	Overall
	#6	Suchmaschinen

Punkte	0,54
Rang	#242	Overall
	#113	Relational DBMS

Website

machbase.com

github.com/sitewhere/sitewhere

sphinxsearch.com

splicemachine.com

Technische Dokumentation

machbase.com/dbms

www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

sphinxsearch.com/docs

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Machbase

Open Source, formerly Basho Technologies

SiteWhere

Sphinx Technologies Inc.

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2013

2015

2010

2001

2014

Aktuelle Version

V8.0, August 2023

3.0.0, September 2022

3.5.1, Februar 2023

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free test version available

Open Source

Common Public Attribution License Version 1.0

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

Erlang

Java

C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Windows

Linux
OS X

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

vordefiniertes Schema

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

eingeschränkt

nein

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

yes, limited

nein

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

HTTP API
Native Erlang Interface

HTTP REST

Proprietäres Protokoll

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
Scala

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

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

nein

Erlang

nein

Java

Triggers

nein

pre-commit hooks and post-commit hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf HBase

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

selectable replication factor

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

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

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

nein

Access 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

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Weitere Ressourcen

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

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