DBMS > ObjectBox vs. ReductStore vs. Sphinx vs. SwayDB vs. ToroDB

Vergleich der Systemeigenschaften ObjectBox vs. ReductStore vs. Sphinx vs. SwayDB vs. ToroDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

ToroDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.

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

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	1,20
Rang	#170	Overall
	#5	Object oriented DBMS

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

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Website

objectbox.io

github.com/reductstore
www.reduct.store

sphinxsearch.com

swaydb.simer.au

github.com/torodb/server

Technische Dokumentation

docs.objectbox.io

www.reduct.store/docs

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

ObjectBox Limited

ReductStore LLC

Sphinx Technologies Inc.

Simer Plaha

8Kdata

Erscheinungsjahr

2017

2023

2001

2018

2016

Aktuelle Version

1.9, März 2024

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Business Source License 1.1

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

Open Source

AGPL-V3

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

C und C++

C++, Rust

C++

Scala

Java

Server Betriebssysteme

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Docker
Linux
macOS
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

string, integer, double, boolean, date, object_id

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (SphinxQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres native API

HTTP API

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

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

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

online/offline synchronization between client and server

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Atomic execution of operations

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

nein

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Neuigkeiten

Edge AI: The era of on-device AI
23. April 2024

In-Memory Database Use Cases
15. Februar 2024

Data Viewer for Objects – announcing ObjectBox Admin
14. November 2023

Vector Databases for Edge AI
9. August 2023

Vector Database Release for Flutter / Dart + Python
13. Juni 2023

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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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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21. Juni 2019, 1E9

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29. April 2018, Open Source For You

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

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

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11. Januar 2024, Free Press Journal

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29. Oktober 2019, The Hacker News

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4. September 2020, Search Engine Journal

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