DBMS > Apache Drill vs. Cachelot.io vs. Riak TS vs. Solr vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Cachelot.io vs. Riak TS vs. Solr vs. Transbase

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Schema-free SQL Query Engine for Hadoop, NoSQL and Cloud Storage

In-memory caching system

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	1,95
Rang	#127	Overall
	#23	Document Stores
	#60	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

Punkte	0,20
Rang	#319	Overall
	#27	Time Series DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Punkte	0,11
Rang	#341	Overall
	#150	Relational DBMS

Website

drill.apache.org

cachelot.io

solr.apache.org

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

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

solr.apache.org/resources.html

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Open Source, formerly Basho Technologies

Apache Software Foundation

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2012

2015

2006

1987

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

3.0.0, September 2022

9.6.0, April 2024

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Simplified BSD License

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Development Lizenz gratis

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

C++

Erlang

Java

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
OS X

Linux
OS X

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

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

nein

eingeschränkt

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

nein

yes, limited

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Memcached Protokoll

HTTP API
Native Erlang Interface

Java API
RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

C++

.Net
C
C++
ColdFusion
Erlang
Java
Lisp
Lua
OCaml
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

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

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Erlang

Java plugins

Triggers

nein

pre-commit hooks and post-commit hooks

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

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

keine

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

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

Depending on the underlying data source

nein

In-Memory Unterstützung

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

Depending on the underlying data source

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Depending on the underlying data source

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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