DBMS > RocksDB vs. SiteWhere vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften RocksDB vs. SiteWhere vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Embeddable persistent key-value store optimized for fast storage (flash and RAM)

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Time Series DBMS

Suchmaschine

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

Punkte	3,65
Rang	#85	Overall
	#11	Key-Value Stores

Punkte	0,06
Rang	#356	Overall
	#35	Time Series DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

rocksdb.org

github.com/sitewhere/sitewhere

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

github.com/facebook/rocksdb/wiki

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

Facebook, Inc.

SiteWhere

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2013

2010

2001

Aktuelle Version

8.11.4, April 2024

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD

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

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Implementierungssprache

C++

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

vordefiniertes Schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

C++ API
Java API

HTTP REST

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Go
Java
Perl
Python
Ruby

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

horizontal partitioning

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

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

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

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

Drittanbieter

Speedb: A high performance RocksDB-compliant key-value store optimized for write-intensive workloads.
» mehr

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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