DBMS > Apache Phoenix vs. EsgynDB vs. GreptimeDB vs. Solr vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. EsgynDB vs. GreptimeDB vs. Solr vs. Yaacomo

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

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

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

An open source Time Series DBMS built for increased scalability, high performance and efficiency

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

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	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	0,06
Rang	#352	Overall
	#33	Time Series DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

yaacomo.com

Technische Dokumentation

phoenix.apache.org

docs.greptime.com

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Esgyn

Greptime Inc.

Apache Software Foundation

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2014

2015

2022

2006

2009

Aktuelle Version

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

9.6.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

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++, Java

Rust

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

Linux

Android
Docker
FreeBSD
Linux
macOS
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Android
Linux
Windows

Datenschema

late-bound, schema-on-read capabilities

schema-free, schema definition possible

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

gRPC
HTTP API
JDBC

Java API
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C++
Erlang
Go
Java
JavaScript

.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

Java Stored Procedures

Python

Java plugins

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Multi-source replication between multi datacenters

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

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

optimistic Locking

ACID

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

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Simple rights management via user accounts

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

GreptimeDB is a SQL & Python-enabled timeseries database system built from scratch...
» mehr

Competitive advantages

- Inherits advantages of Rust, such as excellent performance, memory safe, resource...
» mehr

Typical application scenarios

For IoT industries, GreptimeDB can seamless integrate with message queues and other...
» mehr

Key customers

Greptime's clients span multiple sectors including IoT, connected vehicles, and energy...
» mehr

Market metrics

GreptimeDB has garnered global recognition by topping GitHub trends following its...
» mehr

Licensing and pricing models

GreptimeDB: open source, distributed, cloud-native TSDB; supports Hybrid Time-series...
» mehr

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

DB-Engines Blog Posts

Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

alle anzeigen

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Supercharge SQL on Your Data in Apache HBase with Apache Phoenix | Amazon Web Services
2. Juni 2016, AWS Blog

Azure #HDInsight Apache Phoenix now supports Zeppelin
16. August 2018, Microsoft

Bridge the SQL-NoSQL gap with Apache Phoenix
4. Februar 2016, InfoWorld

Apache Calcite, FreeMarker, Gora, Phoenix, and Solr updated
27. März 2017, SDTimes.com

Azure HDInsight Analytics Platform Now Supports Apache Hadoop 3.0
18. April 2019, eWeek

bereitgestellt von Google News

Solr Network Launches Groundbreaking Solana Token Creator
28. Mai 2024, AccessWire

(SOLR) Proactive Strategies
27. Mai 2024, news.stocktradersdaily.com

SOLR-led walkout demands better conditions for Compass workers
27. Februar 2024, Daily Northwestern

Have Insiders Been Buying Solar Alliance Energy Inc. (CVE:SOLR) Shares?
25. Mai 2024, Yahoo Movies UK

Closing Bell: Solar Alliance Energy Inc flat on Tuesday (SOLR)
24. Mai 2024, The Globe and Mail

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk