DBMS > Amazon Redshift vs. BigObject vs. Solr vs. SwayDB vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. BigObject vs. Solr vs. SwayDB vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service for use with business intelligence tools

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Suchmaschine

Key-Value Store

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	17,94
Rang	#34	Overall
	#21	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

aws.amazon.com/redshift

bigobject.io

solr.apache.org

swaydb.simer.au

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

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/redshift

docs.bigobject.io

solr.apache.org/resources.html

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Amazon (based on PostgreSQL)

BigObject, Inc.

Apache Software Foundation

Simer Plaha

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2012

2015

2006

2018

2019

Aktuelle Version

9.6.0, April 2024

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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

Java

Scala

Clojure

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

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

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

mit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typing

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

nein

SQL

Support of SQL

keine vollständige Unterstützung eines SQL-Standards

SQL-like DML and DDL statements

Solr Parallel SQL Interface

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
RESTful HTTP/JSON API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

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

Java
Kotlin
Scala

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in Python

Lua

Java plugins

nein

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

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

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

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

werden aber nicht 'enforced'

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

optimistic Locking

Atomic execution of operations

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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