DBMS > Sphinx vs. TerminusDB vs. Valentina Server

Vergleich der Systemeigenschaften Sphinx vs. TerminusDB vs. Valentina Server

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Scalable Graph Database platform making enterprise data available by exploiting inferred entities and relationships

Object-relational database and reports server

Primäres Datenbankmodell

Suchmaschine

Graph DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
RDF Store

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

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,17
Rang	#325	Overall
	#29	Graph DBMS

Punkte	0,17
Rang	#327	Overall
	#145	Relational DBMS

Website

sphinxsearch.com

terminusdb.com

www.valentina-db.net

Technische Dokumentation

sphinxsearch.com/docs

terminusdb.github.io/terminusdb/#

valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php

Entwickler

Sphinx Technologies Inc.

DataChemist Ltd.

Paradigma Software

Erscheinungsjahr

2001

2018

1999

Aktuelle Version

3.5.1, Februar 2023

11.0.0, Jaenner 2023

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

GPL V3

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

Prolog, Rust

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux

Linux
OS X
Windows

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)

SQL-like query language (WOQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres Protokoll

OWL
RESTful HTTP API
WOQL (Web Object Query Language)

ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

JavaScript
Python

.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

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.

Graph Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Journaling Streams

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

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 journaling

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Role-based access control

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

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Weitere Ressourcen

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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