DBMS > AgensGraph vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Quasardb vs. Solr

Vergleich der Systemeigenschaften AgensGraph vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Quasardb 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

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

Distributed, high-performance timeseries database

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	0,16
Rang	#333	Overall
	#30	Graph DBMS
	#146	Relational DBMS

Punkte	22,71
Rang	#30	Overall
	#18	Relational DBMS

Punkte	0,19
Rang	#327	Overall
	#30	Time Series DBMS

Punkte	44,28
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

bitnine.net/agensgraph

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

quasar.ai

solr.apache.org

Technische Dokumentation

bitnine.net/documentation

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

doc.quasar.ai/master

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Bitnine Global Inc.

Microsoft

quasardb

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2016

2009

2006

Aktuelle Version

2.1, Dezember 2018

3.14.1, Jänner 2024

9.5.0, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

Free community edition, Non-profit organizations and non-commercial usage are eligible for free licenses

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++

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

gehostet

BSD
Linux
OS X
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

schemafrei

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

integer and binary

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

Sekundärindizes

mittels Tags

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
ODBC

HTTP API

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
JavaScript
Python

C#
Java
PHP

.Net
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transact SQL

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, horizontal partitioning

Sharding

consistent hashing

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation mit wählbarem Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

with Hadoop integration

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

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

mittels LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Transient mode

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Cryptographically strong user authentication and audit trail

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.

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Enterprise Search Engines almost double their popularity in the last 12 months
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