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DBMS > Apache Doris vs. Faircom EDGE vs. IBM Db2 Event Store vs. Solr

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Doris vs. Faircom EDGE vs. IBM Db2 Event Store vs. Solr

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Doris  Xaus Vergleich ausschliessenFaircom EDGE infoformerly c-treeEDGE  Xaus Vergleich ausschliessenIBM Db2 Event Store  Xaus Vergleich ausschliessenSolr  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAn MPP-based analytics DBMS embracing the MySQL protocolFairCom EDGE is an Industry 4.0 solution built to integrate, collect, aggregate and synchronize mission-critical data in edge computing environmentsDistributed Event Store optimized for Internet of Things use casesEine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSKey-Value Store
Relational DBMS
Event Store
Time Series DBMS
Suchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,60
Rang#247  Overall
#113  Relational DBMS
Punkte0,09
Rang#362  Overall
#53  Key-Value Stores
#155  Relational DBMS
Punkte0,27
Rang#309  Overall
#2  Event Stores
#28  Time Series DBMS
Punkte41,02
Rang#24  Overall
#3  Suchmaschinen
Websitedoris.apache.org
github.com/­apache/­doris
www.faircom.com/­products/­faircom-edgewww.ibm.com/­products/­db2-event-storesolr.apache.org
Technische Dokumentationgithub.com/­apache/­doris/­wikidocs.faircom.com/­docs/­en/­UUID-23d4f1fd-d213-f6d5-b92e-9b7475baa14e.htmlwww.ibm.com/­docs/­en/­db2-event-storesolr.apache.org/­resources.html
EntwicklerApache Software Foundation, originally contributed from BaiduFairCom CorporationIBMApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2017197920172006
Aktuelle Version1.2.2, Februar 2023V3, Oktober 20202.09.6.1, Mai 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0kommerziell infoRestricted, free version availablekommerziell infofree developer edition availableOpen Source infoApache Version 2
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaANSI C, C++C und C++Java
Server BetriebssystemeLinuxAndroid
Linux infoARM, x86
Raspbian
Windows
Linux infoLinux, macOS, Windows for the developer additionAlle Betriebssysteme mit einer Java VM infoLäuft als Servlet in einem Servlet Container (z.B. Tomcat, Jetty ist inkludiert)
DatenschemajaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)jaja infoDynamic Fields enables on-the-fly addition of new fields
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja, ANSI Standard SQL Typesjaja infomit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typing
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjaneinja
Sekundärindizesjajaneinja infoAlle Suchfelder werden automatisch indiziert
SQL infoSupport of SQLjaja infoANSI SQL queriesja infothrough the embedded Spark runtimeSolr Parallel SQL Interface
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
MySQL client
ADO.NET
Direct SQL
IoT Microservice layer
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
RESTful HTTP API
ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Java API
RESTful HTTP/JSON API
Unterstützte ProgrammiersprachenJavaC
C#
C++
Java
JavaScript
PHP
Python
VB.Net
C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic
.Net
Erlang
Java
JavaScript
jede Sprache, die Sockets und entweder XML oder JSON unterstützt
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenja info.Net, JavaScript, C/C++jaJava plugins
Triggersneinjaneinja infoUser configurable commands triggered on index changes
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontale PartitionierungFile partitioning infoCustomizable business rules for partitioningShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeineja infoSynchronous and asynchronous realtime replication based on transaction logsActive-active shard replicationja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinspark-solr: github.com/­lucidworks/­spark-solr and streaming expressions to reduce
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Tunable Consistency
Eventual ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinja infowhen using SQLneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinoptimistic Locking
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja infoacross SQL and NoSQLNo - written data is immutableja
Durability infoDauerhafte Speicherung der DatenjajaYes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storageja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjajaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardFine grained user, group and file access rights managed across SQL (per ANSI standard) and NoSQL.Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardja

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
Apache DorisFaircom EDGE infoformerly c-treeEDGEIBM Db2 Event StoreSolr
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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How to Digest 15 Billion Logs Per Day and Keep Big Queries Within 1 Second
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