DBMS > Sphinx vs. Transbase vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Sphinx vs. Transbase vs. XTDB

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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

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Suchmaschine

Relational DBMS

Document Store

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

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,11
Rang	#341	Overall
	#150	Relational DBMS

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

sphinxsearch.com

www.transaction.de/en/products/transbase.html

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

sphinxsearch.com/docs

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Sphinx Technologies Inc.

Transaction Software GmbH

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2001

1987

2019

Aktuelle Version

3.5.1, Februar 2023

Transbase 8.3, 2022

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

kommerziell

Development Lizenz gratis

Open Source

MIT License

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

C und C++

Clojure

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

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)

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres Protokoll

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Clojure
Java

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.

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

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

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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