DBMS > SAP HANA vs. Sphinx vs. YTsaurus

Vergleich der Systemeigenschaften SAP HANA vs. Sphinx vs. YTsaurus

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

In-memory DBMS. Verfügbar als appliance oder als cloud-service

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

YTsaurus is an open source platform for distributed storage and processing.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Suchmaschine

Document Store
Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial DBMS

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

Punkte	44,69
Rang	#22	Overall
	#16	Relational DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,11
Rang	#340	Overall
	#45	Document Stores
	#50	Key-Value Stores

Website

www.sap.com/products/hana.html

sphinxsearch.com

ytsaurus.tech

Technische Dokumentation

help.sap.com/hana

sphinxsearch.com/docs

ytsaurus.tech/docs/en

Entwickler

SAP

Sphinx Technologies Inc.

Yandex

Erscheinungsjahr

2010

2001

2023

Aktuelle Version

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

Apache License, Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch als Cloud-Service verfügbar

nein

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Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

Server Betriebssysteme

Appliance oder cloud-service

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Ubuntu

Datenschema

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

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

SQL-like query language (SphinxQL)

YQL, an SQL-based language, is supported

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

C++
Go
Java
JavaScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

SQLScript, R

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

ACID

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access Control Lists

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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