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Vergleich der Systemeigenschaften Bangdb vs. Cubrid vs. Quasardb vs. Solr

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

Distributed, high-performance timeseries database

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

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	1,20
Rang	#169	Overall
	#78	Relational DBMS

Punkte	0,14
Rang	#332	Overall
	#29	Time Series DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

bangdb.com

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

quasar.ai

solr.apache.org

Technische Dokumentation

docs.bangdb.com

cubrid.org/manuals

doc.quasar.ai/master

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Sachin Sinha, BangDB

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

quasardb

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2012

2008

2009

2006

Aktuelle Version

BangDB 2.0, October 2021

11.0, Jaenner 2021

3.14.1, Jänner 2024

9.6.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD 3

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Free community edition, Non-profit organizations and non-commercial usage are eligible for free licenses

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++

C, C++, Java

C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Windows

BSD
Linux
OS X
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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events

integer and binary

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

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

mittels Tags

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

SQL like support with command line tool

SQL-like query language

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

HTTP API

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Python

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

.Net
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

.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

Java Stored Procedures

nein

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

keine

Sharding

consistent hashing

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation mit wählbarem Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

with Hadoop integration

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

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

mittels LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

yes, run db with in-memory only mode

nein

Transient mode

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes (enterprise version only)

fine grained access rights according to SQL-standard

Cryptographically strong user authentication and audit trail

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

DB-Engines Blog Posts

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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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