DBMS > AlaSQL vs. Faircom DB vs. ObjectBox vs. Solr

Vergleich der Systemeigenschaften AlaSQL vs. Faircom DB vs. ObjectBox vs. Solr

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

JavaScript DBMS library

Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs.

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Object oriented DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	0,46
Rang	#260	Overall
	#40	Document Stores
	#121	Relational DBMS

Punkte	0,20
Rang	#318	Overall
	#48	Key-Value Stores
	#141	Relational DBMS

Punkte	1,20
Rang	#170	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

alasql.org

www.faircom.com/products/faircom-db

objectbox.io

solr.apache.org

Technische Dokumentation

github.com/AlaSQL/alasql

docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html

docs.objectbox.io

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Andrey Gershun & Mathias R. Wulff

FairCom Corporation

ObjectBox Limited

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2014

1979

2017

2006

Aktuelle Version

V12, November 2020

9.6.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License

kommerziell

Restricted, free version available

Open Source

Apache License 2.0

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

JavaScript

ANSI C, C++

C und C++

Java

Server Betriebssysteme

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OS X
QNX
SCO
Solaris
VxWorks
Windows

easily portable to other OSs

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Datenschema

schemafrei

schema free, schema optional, schema required, partial schema,

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

ja, ANSI Standard SQL Types, JSON, typed binary structures

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

nein

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

Close to SQL99, but no user access control, stored procedures and host language bindings.

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

nein

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

JavaScript API

ADO.NET
Direct SQL
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP/JSON API
RESTful MQTT/JSON API
RPC

Proprietäres native API

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

.Net
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js and browser)
PHP
Python
Visual Basic

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

.Net, JavaScript, C/C++

nein

Java plugins

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution).

online/offline synchronization between client and server

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

keine

Eventual Consistency
Immediate Consistency
Tunable consistency per server, database, table, and transaction

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

only for local storage and DOM-storage

tunable from ACID to Eventually Consistent

ACID

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by using IndexedDB, SQL.JS or proprietary FileStorage

Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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16. Mai 2024

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23. April 2024

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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