DBMS > OpenTSDB vs. Realm vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften OpenTSDB vs. Realm vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase

A DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core Data

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

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Document Store

Suchmaschine

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

Punkte	1,73
Rang	#147	Overall
	#12	Time Series DBMS

Punkte	7,71
Rang	#52	Overall
	#9	Document Stores

Punkte	6,03
Rang	#60	Overall
	#6	Suchmaschinen

Website

opentsdb.net

realm.io

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

opentsdb.net/docs/build/html/index.html

realm.io/docs

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

derzeit von Yahoo und anderen gewartet

Realm, acquired by MongoDB in May 2019

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2011

2014

2001

Aktuelle Version

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

LGPL

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

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

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Android
Backend: serverlos
iOS
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

numerische Daten für Metriken, Strings für Tags

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
Telnet API

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby

.Net
Java

with Android only
Objective-C
React Native
Swift

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

runs within the applications so server-side scripts are unnecessary

nein

Triggers

nein

Change Listeners

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf HBase

keine

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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

In-Memory realm

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

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MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

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The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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28. Juni 2016, SiliconANGLE News

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