DBMS > Apache Pinot vs. EsgynDB vs. Solr vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Pinot vs. EsgynDB vs. Solr vs. Yaacomo

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

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

Kurzbeschreibung

Realtime distributed OLAP datastore, designed to answer OLAP queries with low latency

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

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Suchmaschine

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,58
Rang	#244	Overall
	#111	Relational DBMS

Punkte	0,23
Rang	#319	Overall
	#141	Relational DBMS

Punkte	44,28
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

pinot.apache.org

www.esgyn.cn

solr.apache.org

yaacomo.com

Technische Dokumentation

docs.pinot.apache.org

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Esgyn

Apache Software Foundation

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2015

2006

2009

Aktuelle Version

1.0.0, September 2023

9.5.0, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

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

Java

Server Betriebssysteme

All OS with a Java JDK11 or higher

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Android
Linux
Windows

Datenschema

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

SQL-like query language

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

Java API
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

Java plugins

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

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

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

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

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

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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Real-Time Analytics for Mobile App Crashes using Apache Pinot
2. November 2023, Uber

Speed of Apache Pinot at the Cost of Cloud Object Storage with Tiered Storage
16. August 2023, InfoQ.com

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20. Juni 2023, Datanami

StarTree brings Apache Pinot real-time database to the cloud
22. März 2022, TechTarget

Data analytics startup StarTree secures cash to expand its Apache Pinot-powered platform
29. August 2022, TechCrunch

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Closing Bell: Solar Alliance Energy Inc flat on Monday (SOLR)
16. April 2024, The Globe and Mail

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

Long Term Trading Analysis for (SOLR)
28. März 2024, Stock Traders Daily

Best Practices from Rackspace for Modernizing a Legacy HBase/Solr Architecture Using AWS Services | Amazon Web ...
9. Oktober 2023, AWS Blog

SOLR hosts teach-in of labor movements at Northwestern
28. Januar 2024, Daily Northwestern

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