DBMS > NSDb vs. Sphinx vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften NSDb vs. Sphinx vs. XTDB

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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

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

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

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Suchmaschine

Document Store

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

nsdb.io

sphinxsearch.com

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

Technische Dokumentation

nsdb.io/Architecture

sphinxsearch.com/docs

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Sphinx Technologies Inc.

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2017

2001

2019

Aktuelle Version

3.5.1, Februar 2023

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

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++

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
macOS

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
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

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

SQL-like query language

SQL-like query language (SphinxQL)

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Proprietäres Protokoll

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Scala

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Clojure
Java

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

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

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.

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

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

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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