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DBMS > Sphinx vs. Splice Machine vs. ToroDB vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Sphinx vs. Splice Machine vs. ToroDB vs. WakandaDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameSphinx  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessenToroDB  Xaus Vergleich ausschliessenWakandaDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen DatenbankenOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and SparkA MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQLWakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data
Primäres DatenbankmodellSuchmaschineRelational DBMSDocument StoreObject oriented DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte6,56
Rang#57  Overall
#6  Suchmaschinen
Punkte0,74
Rang#196  Overall
#99  Relational DBMS
Punkte0,01
Rang#330  Overall
#47  Document Stores
Punkte0,07
Rang#308  Overall
#18  Object oriented DBMS
Websitesphinxsearch.comsplicemachine.comwww.torodb.comwakanda.github.io
Technische Dokumentationsphinxsearch.com/­docsdoc.splicemachine.comwww.torodb.com/­stampede/­docsdoc.wakanda.org/­home2.en.html#/­Datastore/­Introduction.200-588937.en.html
EntwicklerSphinx Technologies Inc.Splice Machine8KdataWakanda SAS
Erscheinungsjahr2001201420162012
Aktuelle Version3.3.1 , Juli 20202.02.7.0 (April 29, 2019), 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlichOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license availableOpen Source infoAGPL-V3Open Source infoAGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++JavaJavaC++, JavaScript
Server BetriebssystemeFreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VMLinux
OS X
Windows
Datenschemajajaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinjaja infostring, integer, double, boolean, date, object_idja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldernja
SQL infoSupport of SQLSQL-like query language (SphinxQL)janein
APIs und andere ZugriffskonzepteProprietäres ProtokollJDBC
Native Spark Datasource
ODBC
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenC++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
JavaScript
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinja infoJavaja
Triggersneinjaneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar PartitioningShardingkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenkeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
Source-Replica Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinYes, via Full Spark Integrationnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjayes, multi-version concurrency control (MVCC)jaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.jajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standardZugriffsrechte für Benutzer und Rollenja
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
SphinxSplice MachineToroDBWakandaDB
Specific characteristicsTHE ONLY SCALE-OUT SQL RDBMS WITH BUILT-IN MACHINE LEARNING For data-rich, real-time...
» mehr
Competitive advantagesOperational Workloads: Full ACID support with high performance at scale Multi-row...
» mehr
Typical application scenariosNew AI/ML and IoT Applications Data Warehouse Offloads Application Modernization...
» mehr
Licensing and pricing modelsKubernetes Community Edition: https://hub.helm.sh/charts/splicemachine/splice-helm...
» mehr
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25. Februar 2021

Machine Learning Isn’t Models, It’s Features
12. Februar 2021

Go Hands-On with Splice Machine’s Feature Store
12. Februar 2021

Three Ways to Talk Machine Learning with Splice Machine in January
6. Januar 2021

How To Get Real-Time Analytics By Consolidating Databases
21. Mai 2020

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

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Weitere Ressourcen
SphinxSplice MachineToroDBWakandaDB
DB-Engines Blog Posts

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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