DBMS > NSDb vs. OrigoDB vs. Sphinx vs. Transbase vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften NSDb vs. OrigoDB vs. Sphinx vs. Transbase vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

A fully ACID in-memory object graph database

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

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Suchmaschine

Relational DBMS

Document Store

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

Punkte	0,08
Rang	#369	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	0,06
Rang	#380	Overall
	#50	Document Stores
	#18	Object oriented DBMS

Punkte	5,95
Rang	#55	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,17
Rang	#334	Overall
	#148	Relational DBMS

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

nsdb.io

origodb.com

sphinxsearch.com

www.transaction.de/en/products/transbase.html

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

nsdb.io/Architecture

origodb.com/docs

sphinxsearch.com/docs

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Robert Friberg et al

Sphinx Technologies Inc.

Transaction Software GmbH

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2017

2009

under the name LiveDB

2001

1987

2019

Aktuelle Version

3.5.1, Februar 2023

Transbase 8.3, 2022

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

kommerziell

Development Lizenz gratis

Open Source

MIT License

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

Java, Scala

C++

C und C++

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
macOS

Linux
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

User defined using .NET types and collections

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

can be achieved using .NET

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

SQL-like query language (SphinxQL)

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
HTTP REST
WebSocket

.NET Client API
HTTP API
LINQ

Proprietäres Protokoll

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Scala

.Net

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

Domain Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

Sharding

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

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

depending on model

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

Using Apache Lucene

Write ahead log

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

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Role based authorization

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend 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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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