DBMS > Apache Doris vs. Graph Engine vs. Riak KV vs. Solr

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Doris vs. Graph Engine vs. Riak KV vs. Solr

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An MPP-based analytics DBMS embracing the MySQL protocol

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,57
Rang	#244	Overall
	#113	Relational DBMS

Punkte	0,61
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

Punkte	4,10
Rang	#82	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

doris.apache.org
github.com/apache/doris

www.graphengine.io

solr.apache.org

Technische Dokumentation

github.com/apache/doris/wiki

www.graphengine.io/docs/manual

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Apache Software Foundation, originally contributed from Baidu

Microsoft

OpenSource, formerly Basho Technologies

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2017

2010

2009

2006

Aktuelle Version

1.2.2, Februar 2023

3.2.0, Dezember 2022

9.6.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

MIT License

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

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

Java

.NET and C

Erlang

Java

Server Betriebssysteme

Linux

.NET

Linux
OS X

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Datenschema

schemafrei

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

eingeschränkt

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

nein

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
MySQL client

RESTful HTTP API

HTTP API
Native Erlang Interface

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

Java

C#
C++
F#
Visual Basic

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Erlang

Java plugins

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

kein "single point of failure"

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

yes, using Riak Security

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.

Weitere Ressourcen

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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

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