DBMS > Prometheus vs. SpaceTime vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Prometheus vs. SpaceTime vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Open Source Timeseries DBMS und Monitoring System

SpaceTime ist ein Spatio-temporal DBMS mit Focus auf Performance.

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

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Spatial DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	8,42
Rang	#47	Overall
	#2	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#7	Spatial DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

prometheus.io

www.mireo.com/spacetime

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

prometheus.io/docs

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

Mireo

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2015

2020

2001

Aktuelle Version

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

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Implementierungssprache

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

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

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

RESTful HTTP API

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

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

C#
C++
Python

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Fixed-grid hypercubes

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

mittels Federation

Real-time block device replication (DRBD)

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

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

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