DBMS > Netezza vs. ObjectBox vs. Sphinx vs. Ultipa

Vergleich der Systemeigenschaften Netezza vs. ObjectBox vs. Sphinx vs. Ultipa

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

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

High performance Graph DBMS supporting HTAP high availability cluster deployment

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	8,59
Rang	#45	Overall
	#29	Relational DBMS

Punkte	1,29
Rang	#166	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	5,95
Rang	#55	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,19
Rang	#330	Overall
	#30	Graph DBMS

Website

www.ibm.com/products/netezza

objectbox.io

sphinxsearch.com

www.ultipa.com

Technische Dokumentation

docs.objectbox.io

sphinxsearch.com/docs

www.ultipa.com/document

Entwickler

IBM

ObjectBox Limited

Sphinx Technologies Inc.

Ultipa

Erscheinungsjahr

2000

2017

2001

2019

Aktuelle Version

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache License 2.0

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

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Implementierungssprache

C und C++

C++

Server Betriebssysteme

Linux

In Appliance inkludiert

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

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

Sekundärindizes

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
OLE DB

Proprietäres native API

Proprietäres Protokoll

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

online/offline synchronization between client and server

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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