DBMS > Bangdb vs. Blueflood vs. mSQL vs. Postgres-XL vs. Solr

Vergleich der Systemeigenschaften Bangdb vs. Blueflood vs. mSQL vs. Postgres-XL vs. Solr

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra

mSQL (Mini SQL) is a simple and lightweight RDBMS

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store
Spatial DBMS

Spatial DBMS

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

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

Punkte	0,06
Rang	#353	Overall
	#34	Time Series DBMS

Punkte	1,27
Rang	#167	Overall
	#77	Relational DBMS

Punkte	0,49
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

bangdb.com

blueflood.io

hughestech.com.au/products/msql

www.postgres-xl.org

solr.apache.org

Technische Dokumentation

docs.bangdb.com

github.com/rax-maas/blueflood/wiki

www.postgres-xl.org/documentation

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Sachin Sinha, BangDB

Rackspace

Hughes Technologies

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2012

2013

1994

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2006

Aktuelle Version

BangDB 2.0, October 2021

4.4, Oktober 2021

10 R1, Oktober 2018

9.6.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD 3

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

free licenses can be provided

Open Source

Mozilla public license

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

C, C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Linux
macOS

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Datenschema

schemafrei

vordefiniertes Schema

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

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

nein

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

SQL like support with command line tool

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

no subqueries, aggregate functions, views, foreign keys, triggers

distributed, parallel query execution

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

HTTP REST

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Python

C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Tcl

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Java plugins

Triggers

yes, Notifications (with Streaming only)

nein

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithm

Sharding

basierend auf Cassandra

keine

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

spark-solr: github.com/lucidworks/spark-solr and streaming expressions to reduce

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

MVCC

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

nein

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

yes (enterprise version only)

nein

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

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Weitere Ressourcen

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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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