DBMS > PieCloudDB vs. Postgres-XL vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften PieCloudDB vs. Postgres-XL vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A cloud-native analytic database platform with new technologoy for elastic MPP

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,19
Rang	#313	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	0,38
Rang	#266	Overall
	#123	Relational DBMS

Punkte	5,81
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

www.openpie.com

www.postgres-xl.org

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

www.postgres-xl.org/documentation

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

OpenPie

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2001

Aktuelle Version

2.1, Jänner 2023

10 R1, Oktober 2018

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Mozilla public license

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

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
macOS

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

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

distributed, parallel query execution

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

Java
PL/SQL
Python
R

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

user defined functions

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

MVCC

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

User Roles and pluggable authentication with full SQL Standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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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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