DBMS > Netezza vs. OpenQM vs. Sphinx vs. Valentina Server

Vergleich der Systemeigenschaften Netezza vs. OpenQM vs. Sphinx vs. Valentina Server

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

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

Object-relational database and reports server

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	9,06
Rang	#46	Overall
	#29	Relational DBMS

Punkte	0,27
Rang	#298	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,17
Rang	#327	Overall
	#145	Relational DBMS

Website

www.ibm.com/products/netezza

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

sphinxsearch.com

www.valentina-db.net

Technische Dokumentation

sphinxsearch.com/docs

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

Entwickler

IBM

Rocket Software, originally Martin Phillips

Sphinx Technologies Inc.

Paradigma Software

Erscheinungsjahr

2000

1993

2001

1999

Aktuelle Version

3.4-12

3.5.1, Februar 2023

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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++

Server Betriebssysteme

Linux

In Appliance inkludiert

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

with some exceptions

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

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 Protokoll

ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
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

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

Access rights can be defined down to the item level

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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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