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Vergleich der Systemeigenschaften chDB vs. Sphinx vs. WakandaDB vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An embedded SQL OLAP Engine powered by ClickHouse

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

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

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

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	0,05
Rang	#358	Overall
	#152	Relational DBMS

Punkte	5,97
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,03
Rang	#364	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Punkte	0,13
Rang	#330	Overall
	#45	Document Stores

Website

github.com/chdb-io/chdb

sphinxsearch.com

wakanda.github.io

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

Technische Dokumentation

doc.chdb.io

sphinxsearch.com/docs

wakanda.github.io/doc

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Sphinx Technologies Inc.

Wakanda SAS

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2023

2001

2012

2019

Aktuelle Version

3.5.1, Februar 2023

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

MIT License

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++

C++, JavaScript

Clojure

Server Betriebssysteme

serverlos

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
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

Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions)

SQL-like query language (SphinxQL)

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres Protokoll

RESTful HTTP API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Bun
C
C++
Go
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

JavaScript

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

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

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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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