DBMS > chDB vs. NSDb vs. Sphinx vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften chDB vs. NSDb vs. Sphinx vs. WakandaDB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An embedded SQL OLAP Engine powered by ClickHouse

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

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

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

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	0,07
Rang	#376	Overall
	#158	Relational DBMS

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

Punkte	5,95
Rang	#55	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,10
Rang	#356	Overall
	#16	Object oriented DBMS

Website

github.com/chdb-io/chdb

nsdb.io

sphinxsearch.com

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

doc.chdb.io

nsdb.io/Architecture

sphinxsearch.com/docs

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Sphinx Technologies Inc.

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2023

2017

2001

2012

Aktuelle Version

3.5.1, Februar 2023

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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++, JavaScript

Server Betriebssysteme

serverlos

Linux
macOS

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions)

SQL-like query language

SQL-like query language (SphinxQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Proprietäres Protokoll

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Bun
C
C++
Go
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Java
Scala

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

keine

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

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

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Switching From Sphinx to MkDocs Documentation — What Did I Gain and Lose
2. Februar 2024, Towards Data Science

5 Powerful Alternatives to Elasticsearch
25. April 2024, Insider Monkey

Manticore is a Faster Alternative to Elasticsearch in C++
25. Juli 2022, hackernoon.com

Perplexity AI: From Its Use To Operation, Everything You Need To Know About Google's Newest Challenger
11. Januar 2024, Free Press Journal

The Pirate Bay was recently down for over a week due to a DDoS attack
29. Oktober 2019, The Hacker News

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk