DBMS > NSDb vs. Rockset vs. Sphinx vs. Valentina Server

Vergleich der Systemeigenschaften NSDb vs. Rockset vs. Sphinx vs. Valentina Server

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

A scalable, reliable search and analytics service in the cloud, built on RocksDB

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

Object-relational database and reports server

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS
Suchmaschine

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

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

Punkte	0,82
Rang	#212	Overall
	#36	Document Stores

Punkte	5,95
Rang	#55	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,21
Rang	#325	Overall
	#144	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

nsdb.io/Architecture

docs.rockset.com

sphinxsearch.com/docs

valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php

Entwickler

Rockset

Sphinx Technologies Inc.

Paradigma Software

Erscheinungsjahr

2017

2019

2001

1999

Aktuelle Version

3.5.1, Februar 2023

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

kommerziell

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++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS

gehostet

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

dynamic typing

nein

XML Unterstützung

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

nein

ingestion from XML files supported

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

Read-only SQL queries, including JOINs

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
HTTP REST
WebSocket

HTTP REST

Proprietäres Protokoll

ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Scala

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Automatic sharding

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and organizations can be defined via Rockset console

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

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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

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