DBMS > Machbase Neo vs. Sphinx vs. Vertica vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Machbase Neo vs. Sphinx vs. Vertica vs. WakandaDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

TimeSeries DBMS for AIoT and BigData

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

Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python.

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

Column oriented

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	0,07
Rang	#348	Overall
	#34	Time Series DBMS

Punkte	5,97
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	9,62
Rang	#42	Overall
	#26	Relational DBMS

Punkte	0,03
Rang	#364	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Website

Technische Dokumentation

machbase.com/dbms

sphinxsearch.com/docs

vertica.com/documentation

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Machbase

Sphinx Technologies Inc.

OpenText

previously Micro Focus and Hewlett Packard

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2013

2001

2005

2012

Aktuelle Version

V8.0, August 2023

3.5.1, Februar 2023

12.0.3, Jänner 2023

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free test version available

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried.

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

yes

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

No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included.

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

SQL-like query language (SphinxQL)

Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions.

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

Proprietäres Protokoll

ADO.NET
JDBC
Kafka Connector
ODBC
RESTful HTTP API
Spark Connector
vSQL

character-based, interactive, front-end utility

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
Scala

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences

Triggers

nein

yes, called Custom Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

horizontal partitioning, hierarchical partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

selectable replication factor

keine

Multi-Source Replikation

One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository.

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Bi-directional Spark 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

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

nein

fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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