DBMS > AgensGraph vs. Brytlyt vs. Machbase Neo vs. Solr

Vergleich der Systemeigenschaften AgensGraph vs. Brytlyt vs. Machbase Neo vs. Solr

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Multi-model database supporting relational and graph data models and built upon PostgreSQL

Scalable GPU-accelerated RDBMS for very fast analytic and streaming workloads, leveraging PostgreSQL

TimeSeries DBMS for AIoT and BigData

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Relational DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,20
Rang	#321	Overall
	#27	Graph DBMS
	#143	Relational DBMS

Punkte	0,29
Rang	#288	Overall
	#131	Relational DBMS

Punkte	0,12
Rang	#339	Overall
	#30	Time Series DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

bitnine.net/agensgraph

brytlyt.io

machbase.com

solr.apache.org

Technische Dokumentation

bitnine.net/documentation

docs.brytlyt.io

machbase.com/dbms

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Bitnine Global Inc.

Brytlyt

Machbase

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2016

2013

2006

Aktuelle Version

2.1, Dezember 2018

5.0, August 2023

V8.0, August 2023

9.6.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

free test version available

Open Source

Apache Version 2

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++ and CUDA

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Läuft als Servlet in einem Servlet Container (z.B. Tomcat, Jetty ist inkludiert)

Datenschema

depending on used data model

Dynamic Fields enables on-the-fly addition of new fields

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

mit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typing

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

specific XML-type available, but no XML query functionality.

nein

Sekundärindizes

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

Cypher Query Language
JDBC

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

gRPC
HTTP REST
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
JavaScript
Python

.Net
C
C++
Delphi
Java
Perl
Python
Tcl

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
Scala

.Net
Erlang
Java
JavaScript
jede Sprache, die Sockets und entweder XML oder JSON unterstützt
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in PL/pgSQL

nein

Java plugins

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

nein, aber über Tabellenvererbung möglich

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

selectable replication factor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

spark-solr: github.com/lucidworks/spark-solr and streaming expressions to reduce

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

In-Memory Unterstützung

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

nein

volatile and lookup table

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Elasticsearch replaced Solr as the most popular search engine
12. Januar 2016, Paul Andlinger

Enterprise Search Engines almost double their popularity in the last 12 months
2. Juli 2014, Paul Andlinger

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

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