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

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,25
Rang	#308	Overall
	#26	Time Series DBMS

Punkte	0,03
Rang	#379	Overall
	#156	Relational DBMS

Punkte	0,11
Rang	#346	Overall
	#32	Time Series DBMS

Punkte	6,03
Rang	#60	Overall
	#6	Suchmaschinen

Punkte	4,87
Rang	#74	Overall
	#4	Time Series DBMS

Website

Technische Dokumentation

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

docs.timescale.com

Entwickler

Open Source, formerly Basho Technologies

SADAS s.r.l.

Cesbit

Sphinx Technologies Inc.

Timescale

Erscheinungsjahr

2015

2006

2017

2001

2017

Aktuelle Version

3.0.0, September 2022

8.0

3.5.1, Februar 2023

2.13.0, November 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

MIT License

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

Apache 2.0

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

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X

AIX
Linux
Windows

Linux

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

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

eingeschränkt

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

yes, limited

nein

SQL-like query language (SphinxQL)

full PostgreSQL SQL syntax

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
Native Erlang Interface

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

HTTP API

Proprietäres Protokoll

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

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Erlang

nein

benutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell

Triggers

pre-commit hooks and post-commit hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Sharding

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

yes, across time and space (hash partitioning) attributes

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

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

nein

ACID

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

managed by 'Learn by Usage'

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

DB-Engines Blog Posts

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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