DBMS > Apache Phoenix vs. Bangdb vs. Cubrid vs. Solr

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. Bangdb vs. Cubrid vs. Solr

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBase

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

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Primäres Datenbankmodell

Relational 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	1,97
Rang	#126	Overall
	#59	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#347	Overall
	#47	Document Stores
	#34	Graph DBMS
	#31	Time Series DBMS

Punkte	1,20
Rang	#169	Overall
	#78	Relational DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

phoenix.apache.org

bangdb.com

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

solr.apache.org

Technische Dokumentation

phoenix.apache.org

docs.bangdb.com

cubrid.org/manuals

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Sachin Sinha, BangDB

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2014

2012

2008

2006

Aktuelle Version

5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 2019

BangDB 2.0, October 2021

11.0, Jaenner 2021

9.6.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

BSD 3

Open Source

Apache Version 2.0

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++

C, C++, Java

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

Linux

Linux
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Datenschema

late-bound, schema-on-read capabilities

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 like support with command line tool

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

C
C#
C++
Java
Python

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

.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

nein

Java Stored Procedures

Java plugins

Triggers

nein

yes, Notifications (with Streaming only)

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Hadoop integration

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 or Eventual Consistency

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

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

yes, run db with in-memory only mode

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancy

yes (enterprise version only)

fine grained access rights according to 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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