DBMS > Apache Doris vs. Riak KV vs. Solr vs. Warp 10

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Doris vs. Riak KV vs. Solr vs. Warp 10

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An MPP-based analytics DBMS embracing the MySQL protocol

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

TimeSeries DBMS specialized on timestamped geo data based on LevelDB or HBase

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

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

Suchmaschine

Time Series DBMS

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

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Punkte	0,07
Rang	#349	Overall
	#32	Time Series DBMS

Website

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

solr.apache.org

www.warp10.io

Technische Dokumentation

github.com/apache/doris/wiki

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

solr.apache.org/resources.html

www.warp10.io/content/02_Getting_started

Entwickler

Apache Software Foundation, originally contributed from Baidu

OpenSource, formerly Basho Technologies

Apache Software Foundation

SenX

Erscheinungsjahr

2017

2009

2006

2015

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

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache License 2.0

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

Erlang

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

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

schemafrei

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

Solr Parallel SQL Interface

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
MySQL client

HTTP API
Native Erlang Interface

Java API
RESTful HTTP/JSON API

HTTP API
Jupyter
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

Java

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

WarpScript

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

User configurable commands triggered on index changes

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

kein "single point of failure"

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

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

Eventual Consistency

Immediate Consistency

basierend auf HBase

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

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Mandatory use of cryptographic tokens, containing fine-grained authorizations

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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Enterprise Search Engines almost double their popularity in the last 12 months
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