DBMS > mSQL vs. Prometheus vs. Riak KV vs. SiteWhere vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften mSQL vs. Prometheus vs. Riak KV vs. SiteWhere vs. Sphinx

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

mSQL (Mini SQL) is a simple and lightweight RDBMS

Open Source Timeseries DBMS und Monitoring System

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Time Series DBMS

Suchmaschine

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

Punkte	1,27
Rang	#169	Overall
	#76	Relational DBMS

Punkte	7,69
Rang	#50	Overall
	#3	Time Series DBMS

Punkte	4,01
Rang	#79	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	0,06
Rang	#383	Overall
	#43	Time Series DBMS

Punkte	5,95
Rang	#55	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

hughestech.com.au/products/msql

prometheus.io

github.com/sitewhere/sitewhere

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

prometheus.io/docs

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

Hughes Technologies

OpenSource, formerly Basho Technologies

SiteWhere

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

1994

2015

2009

2010

2001

Aktuelle Version

4.4, Oktober 2021

3.2.0, Dezember 2022

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free licenses can be provided

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

Open Source

Common Public Attribution License Version 1.0

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

Erlang

Java

C++

Server Betriebssysteme

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Linux
Windows

Linux
OS X

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

vordefiniertes Schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

nein

XML Unterstützung

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

nein

Importieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

nein

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

A subset of ANSI SQL is implemented

no subqueries, aggregate functions, views, foreign keys, triggers

nein

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

RESTful HTTP/JSON API

HTTP API
Native Erlang Interface

HTTP REST

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Tcl

.Net
C++
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Ruby

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Erlang

nein

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

kein "single point of failure"

Sharding

basierend auf HBase

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

mittels Federation

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

keine

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

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

yes, using Riak Security

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

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.

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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