DBMS > Bangdb vs. EsgynDB vs. GBase vs. Solr vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften Bangdb vs. EsgynDB vs. GBase vs. Solr vs. Yaacomo

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

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

Kurzbeschreibung

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

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

Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Suchmaschine

Relational DBMS

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	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	1,07
Rang	#185	Overall
	#86	Relational DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

yaacomo.com

Technische Dokumentation

docs.bangdb.com

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Sachin Sinha, BangDB

Esgyn

General Data Technology Co., Ltd.

Apache Software Foundation

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2012

2015

2004

2006

2009

Aktuelle Version

BangDB 2.0, October 2021

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

9.6.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD 3

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

C, C++

C++, Java

C, Java, Python

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Android
Linux
Windows

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

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

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

SQL like support with command line tool

Standard with numerous extensions

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

Java API
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
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

nein

Java Stored Procedures

user defined functions

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

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Multi-source replication between multi datacenters

Source-Replica Replikation

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

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

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

yes, optimistic concurrency control

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)

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

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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