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DBMS > Microsoft Azure Table Storage vs. ObjectBox vs. Solr vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Microsoft Azure Table Storage vs. ObjectBox vs. Solr vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameMicrosoft Azure Table Storage  Xaus Vergleich ausschliessenObjectBox  Xaus Vergleich ausschliessenSolr  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungA Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasetsExtremely fast embedded database for small devices, IoT and MobileEine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache LuceneOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellWide Column StoreObject oriented DBMSSuchmaschineSuchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleTime Series DBMSSpatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte4,04
Rang#77  Overall
#6  Wide Column Stores
Punkte1,29
Rang#166  Overall
#5  Object oriented DBMS
Punkte41,02
Rang#24  Overall
#3  Suchmaschinen
Punkte5,95
Rang#55  Overall
#5  Suchmaschinen
Websiteazure.microsoft.com/­en-us/­services/­storage/­tablesobjectbox.iosolr.apache.orgsphinxsearch.com
Technische Dokumentationdocs.objectbox.iosolr.apache.org/­resources.htmlsphinxsearch.com/­docs
EntwicklerMicrosoftObjectBox LimitedApache Software FoundationSphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr2012201720062001
Aktuelle Version9.6.1, Mai 20243.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache License 2.0Open Source infoApache Version 2Open Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC und C++JavaC++
Server BetriebssystemegehostetAndroid
iOS
Linux
macOS
Windows
Alle Betriebssysteme mit einer Java VM infoLäuft als Servlet in einem Servlet Container (z.B. Tomcat, Jetty ist inkludiert)FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaschemafreijaja infoDynamic Fields enables on-the-fly addition of new fieldsja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja infomit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typingnein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinja
Sekundärindizesneinjaja infoAlle Suchfelder werden automatisch indiziertja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLneinneinSolr Parallel SQL InterfaceSQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIProprietäres native APIJava API
RESTful HTTP/JSON API
Proprietäres Protokoll
Unterstützte Programmiersprachen.Net
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript infoplanned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python infoplanned (as of Jan 2019)
Swift
.Net
Erlang
Java
JavaScript
jede Sprache, die Sockets und entweder XML oder JSON unterstützt
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinneinJava pluginsnein
Triggersneinneinja infoUser configurable commands triggered on index changesnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infoImplicit feature of the cloud servicekeineShardingSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja infoimplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.online/offline synchronization between client and serverjakeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinspark-solr: github.com/­lucidworks/­spark-solr and streaming expressions to reducenein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenoptimistic LockingACIDoptimistic Lockingnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights based on private key authentication or shared access signaturesjajanein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Microsoft Azure Table StorageObjectBoxSolrSphinx
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29. Mai 2024

Vector search: making sense of search queries
29. Mai 2024

Python on-device Vector and Object Database for Local AI
28. Mai 2024

Evolution of search: traditional vs vector search
23. Mai 2024

On-device Vector Database for Dart/Flutter
21. Mai 2024

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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