DBMS > Badger vs. BigObject vs. Solr vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. BigObject vs. Solr vs. SwayDB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Suchmaschine

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,14
Rang	#331	Overall
	#49	Key-Value Stores

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Website

github.com/dgraph-io/badger

bigobject.io

solr.apache.org

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

godoc.org/github.com/dgraph-io/badger

docs.bigobject.io

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

DGraph Labs

BigObject, Inc.

Apache Software Foundation

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2017

2015

2006

2018

Aktuelle Version

9.6.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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

Scala

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Datenschema

schemafrei

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

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

mit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typing

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

Solr Parallel SQL Interface

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Lua

Java plugins

nein

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

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

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

optimistic Locking

Atomic execution of operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

(SOLR) Technical Pivots with Risk Controls
28. April 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

SearchStax Launches Serverless Solr Service to Accelerate Cloud-Native Application Development
5. April 2023, PR Newswire

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk