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DBMS > Amazon DocumentDB vs. Kinetica vs. Solr vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DocumentDB vs. Kinetica vs. Solr vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon DocumentDB  Xaus Vergleich ausschliessenKinetica  Xaus Vergleich ausschliessenSolr  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungFast, scalable, highly available, and fully managed MongoDB-compatible database serviceFully vectorized database across both GPUs and CPUsEine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache LuceneOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellDocument StoreRelational DBMSSuchmaschineSuchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
Time Series DBMS
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,91
Rang#131  Overall
#24  Document Stores
Punkte0,66
Rang#234  Overall
#107  Relational DBMS
Punkte41,02
Rang#24  Overall
#3  Suchmaschinen
Punkte5,95
Rang#55  Overall
#5  Suchmaschinen
Websiteaws.amazon.com/­documentdbwww.kinetica.comsolr.apache.orgsphinxsearch.com
Technische Dokumentationaws.amazon.com/­documentdb/­resourcesdocs.kinetica.comsolr.apache.org/­resources.htmlsphinxsearch.com/­docs
EntwicklerKineticaApache Software FoundationSphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr2019201220062001
Aktuelle Version7.1, August 20219.6.1, Mai 20243.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache Version 2Open Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC, C++JavaC++
Server BetriebssystemegehostetLinuxAlle Betriebssysteme mit einer Java VM infoLäuft als Servlet in einem Servlet Container (z.B. Tomcat, Jetty ist inkludiert)FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaschemafreijaja infoDynamic Fields enables on-the-fly addition of new fieldsja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja infomit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typingnein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinja
Sekundärindizesjajaja infoAlle Suchfelder werden automatisch indiziertja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like DML and DDL statementsSolr Parallel SQL InterfaceSQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere Zugriffskonzepteproprietary protocol using JSON (MongoDB compatible)JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Java API
RESTful HTTP/JSON API
Proprietäres Protokoll
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
.Net
Erlang
Java
JavaScript
jede Sprache, die Sockets und entweder XML oder JSON unterstützt
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinbenutzerdefinierte FunktionenJava pluginsnein
Triggersneinja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified rangeja infoUser configurable commands triggered on index changesnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardingShardingSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-availability zones for high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicasSource-Replica Replikationjakeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein infokann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werdenneinspark-solr: github.com/­lucidworks/­spark-solr and streaming expressions to reducenein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätnein infotypically not used, however similar functionality with DBRef possiblejaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenAtomic single-document operationsneinoptimistic Lockingnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja infoGPU vRAM or System RAMja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users and rolesZugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebenejanein

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

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Weitere Ressourcen
Amazon DocumentDBKineticaSolrSphinx
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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