DBMS > Apache Druid vs. Bangdb vs. mSQL vs. Solr

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. Bangdb vs. mSQL vs. Solr

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Open-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality data

Converged and high performance database for device data, events, time series, document and graph

mSQL (Mini SQL) is a simple and lightweight RDBMS

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	3,29
Rang	#95	Overall
	#49	Relational DBMS
	#7	Time Series DBMS

Punkte	0,15
Rang	#334	Overall
	#45	Document Stores
	#31	Graph DBMS
	#31	Time Series DBMS

Punkte	1,67
Rang	#151	Overall
	#70	Relational DBMS

Punkte	44,28
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

druid.apache.org

bangdb.com

hughestech.com.au/products/msql

solr.apache.org

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

docs.bangdb.com

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Sachin Sinha, BangDB

Hughes Technologies

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2012

1994

2006

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

BangDB 2.0, October 2021

4.4, Oktober 2021

9.5.0, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

Open Source

BSD 3

kommerziell

free licenses can be provided

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

C, C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

Linux

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Datenschema

schema-less columns are supported

schemafrei

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events

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

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

SQL for querying

SQL like support with command line tool

A subset of ANSI SQL is implemented

no subqueries, aggregate functions, views, foreign keys, triggers

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

C
C#
C++
Java
Python

C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Tcl

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java plugins

Triggers

nein

yes, Notifications (with Streaming only)

nein

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

Sharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithm

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

selectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)

keine

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

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

keine

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

In-Memory Unterstützung

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

nein

yes, run db with in-memory only mode

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

RBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and system

yes (enterprise version only)

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

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

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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