DBMS > Badger vs. ReductStore vs. Solr vs. TinkerGraph

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. ReductStore vs. Solr vs. TinkerGraph

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

A lightweight, in-memory graph engine that serves as a reference implementation of the TinkerPop3 API

Primäres Datenbankmodell

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	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Punkte	0,08
Rang	#348	Overall
	#35	Graph DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

github.com/reductstore
www.reduct.store

solr.apache.org

tinkerpop.apache.org/docs/current/reference/#tinkergraph-gremlin

Technische Dokumentation

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

www.reduct.store/docs

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

DGraph Labs

ReductStore LLC

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2017

2023

2006

2009

Aktuelle Version

1.9, März 2024

9.6.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Business Source License 1.1

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++, Rust

Java

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Docker
Linux
macOS
Windows

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

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

Solr Parallel SQL Interface

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

Java API
RESTful HTTP/JSON API

TinkerPop 3

Unterstützte Programmiersprachen

C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

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

Groovy
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

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

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

optimistic Locking

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional

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

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