DBMS > QuestDB vs. Riak TS vs. Sadas Engine vs. SiriDB vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften QuestDB vs. Riak TS vs. Sadas Engine vs. SiriDB vs. Sphinx

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A high performance open source SQL database for time series data

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

Open Source Time Series DBMS

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

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	2,52
Rang	#109	Overall
	#9	Time Series DBMS

Punkte	0,20
Rang	#319	Overall
	#27	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#158	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

Technische Dokumentation

questdb.io/docs

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

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

docs.siridb.com

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

QuestDB Technology Inc

Open Source, formerly Basho Technologies

SADAS s.r.l.

Cesbit

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2014

2015

2006

2017

2001

Aktuelle Version

3.0.0, September 2022

8.0

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

MIT 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

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Implementierungssprache

Java (Zero-GC), C++, Rust

Erlang

C++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Windows

Linux
OS X

AIX
Linux
Windows

Linux

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schema-free via InfluxDB Line Protocol

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Numeric data

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

SQL with time-series extensions

yes, limited

nein

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST
InfluxDB Line Protocol (TCP/UDP)
JDBC
PostgreSQL wire protocol

HTTP API
Native Erlang Interface

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

HTTP API

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

PostgreSQL driver
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

over HTTP

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

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 and post-commit hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning (by timestamps)

Sharding

horizontale Partitionierung

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-replica replication with eventual consistency

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID for single-table writes

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

through memory mapped files

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Relational model with native time series support Column-based storage and time partitioned...
» mehr

Competitive advantages

High ingestion throughput: peak of 4M rows/sec (TSBS Benchmark) Code optimizations...
» mehr

Typical application scenarios

Financial tick data Industrial IoT Application Metrics Monitoring
» mehr

Key customers

Banks & Hedge funds, Yahoo, OKX, Airbus, Aquis Exchange, Net App, Cloudera, Airtel,...
» mehr

Licensing and pricing models

Open source Apache 2.0 QuestDB Enterprise QuestDB Cloud
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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