DBMS > RethinkDB vs. Sphinx vs. STSdb vs. Teradata vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften RethinkDB vs. Sphinx vs. STSdb vs. Teradata vs. Yaacomo

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

DBMS for the Web with a mechanism to push updated query results to applications in realtime.

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

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

A hybrid cloud data analytics software platform (Teradata Vantage)

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	2,74
Rang	#105	Overall
	#19	Document Stores

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Punkte	45,33
Rang	#21	Overall
	#15	Relational DBMS

Website

rethinkdb.com

sphinxsearch.com

github.com/STSSoft/STSdb4

www.teradata.com

yaacomo.com

Technische Dokumentation

rethinkdb.com/docs

sphinxsearch.com/docs

docs.teradata.com

Entwickler

The Linux Foundation

since July 2017

Sphinx Technologies Inc.

STS Soft SC

Teradata

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2009

2001

2011

1984

2009

Aktuelle Version

2.4.1, August 2020

3.5.1, Februar 2023

4.0.8, September 2015

Teradata Vantage 1.0 MU2, Jänner 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

kommerziell

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

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Windows

gehostet
Linux

Android
Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, binary, float, bool, date, geometry

nein

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

nein

Spezielle Join-Indizes für physikalisches 'pre-joining' von Tabellen

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (SphinxQL)

nein

SQL 2016 + extensions

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres Protokoll

.NET Client API

.NET Client API
HTTP REST
JDBC
JMS Adapter
ODBC
OLE DB

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

community-supported driver
C#

community-supported driver
C++

community-supported driver
Clojure

community-supported driver
Dart

community-supported driver
Erlang

community-supported driver
Go

community-supported driver
Haskell

community-supported driver
Java

official driver
JavaScript (Node.js)

official driver
Lisp

community-supported driver
Lua

community-supported driver
Objective-C

community-supported driver
Perl

community-supported driver
PHP

community-supported driver
Python

official driver
Ruby

official driver
Scala

community-supported driver

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

C#
Java

C
C++
Cobol
Java (JDBC-ODBC)
Perl
PL/1
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

UDFs, stored procedures, table functions in parallel

Triggers

Client-side triggers through changefeeds

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

range based

Sharding

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

keine

Sharding

Hashing

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation

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

Atomic single-document operations

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC based

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

users and table-level permissions

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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2. Februar 2024, Towards Data Science

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