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Vergleich der Systemeigenschaften ObjectBox vs. SAP HANA vs. Sphinx vs. VelocityDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

In-memory DBMS. Verfügbar als appliance oder als cloud-service

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

A .NET Object Database that can be embedded/distributed and extended to a graph data model (VelocityGraph)

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Relational DBMS

Suchmaschine

Graph DBMS
Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial DBMS

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

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

Punkte	44,69
Rang	#22	Overall
	#16	Relational DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,05
Rang	#358	Overall
	#36	Graph DBMS
	#16	Object oriented DBMS

Website

objectbox.io

www.sap.com/products/hana.html

sphinxsearch.com

velocitydb.com

Technische Dokumentation

docs.objectbox.io

help.sap.com/hana

sphinxsearch.com/docs

velocitydb.com/UserGuide

Entwickler

ObjectBox Limited

SAP

Sphinx Technologies Inc.

VelocityDB Inc

Erscheinungsjahr

2017

2010

2001

2011

Aktuelle Version

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

3.5.1, Februar 2023

7.x

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C und C++

C++

Server Betriebssysteme

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Appliance oder cloud-service

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Any that supports .NET

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)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres native API

JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll

.Net

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

SQLScript, R

nein

Triggers

nein

Callbacks are triggered when data changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

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

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

ACID

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

Based on Windows Authentication

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
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Weitere Ressourcen

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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