DBMS > mSQL vs. MySQL vs. Postgres-XL vs. Sphinx vs. TerminusDB

Vergleich der Systemeigenschaften mSQL vs. MySQL vs. Postgres-XL vs. Sphinx vs. TerminusDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

mSQL (Mini SQL) is a simple and lightweight RDBMS

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

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

Scalable Graph Database platform making enterprise data available by exploiting inferred entities and relationships

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Relational DBMS

Suchmaschine

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Document Store
RDF Store

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

Punkte	1,27
Rang	#167	Overall
	#77	Relational DBMS

Punkte	1083,74
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Punkte	0,49
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,17
Rang	#325	Overall
	#29	Graph DBMS

Website

hughestech.com.au/products/msql

Technische Dokumentation

dev.mysql.com/doc

www.postgres-xl.org/documentation

sphinxsearch.com/docs

terminusdb.github.io/terminusdb/#

Entwickler

Hughes Technologies

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

Sphinx Technologies Inc.

DataChemist Ltd.

Erscheinungsjahr

1994

1995

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2001

2018

Aktuelle Version

4.4, Oktober 2021

8.4.0, April 2024

10 R1, Oktober 2018

3.5.1, Februar 2023

11.0.0, Jaenner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free licenses can be provided

Open Source

GPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.

Open Source

Mozilla public license

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

GPL V3

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.

Aiven for MySQL: Fully managed MySQL, deployable in the cloud of your choice, with seamless integrations and lightning-fast setup.

Implementierungssprache

C und C++

C++

Prolog, Rust

Server Betriebssysteme

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux

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

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

A subset of ANSI SQL is implemented

no subqueries, aggregate functions, views, foreign keys, triggers

mit proprietären Erweiterungen

distributed, parallel query execution

SQL-like query language (SphinxQL)

SQL-like query language (WOQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Proprietäres Protokoll

OWL
RESTful HTTP API
WOQL (Web Object Query Language)

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Tcl

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

JavaScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

proprietäre Syntax

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

horizontale Partitionierung

Sharding

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

Graph Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

Journaling Streams

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

ACID

MVCC

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.

in-memory journaling

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Role-based access control

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.

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The struggle for the hegemony in Oracle's database empire
2. Mai 2017, Paul Andlinger

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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