DBMS > BaseX vs. Blueflood vs. HBase vs. mSQL vs. Solr

Vergleich der Systemeigenschaften BaseX vs. Blueflood vs. HBase vs. mSQL vs. Solr

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Leichtgewichtiges Native XML DBMS mit Unterstützung für XQuery 3.0 und mit interactiver GUI.

Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

mSQL (Mini SQL) is a simple and lightweight RDBMS

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	1,73
Rang	#142	Overall
	#4	Native XML DBMS

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

Punkte	30,50
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

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

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

basex.org

blueflood.io

hbase.apache.org

hughestech.com.au/products/msql

solr.apache.org

Technische Dokumentation

docs.basex.org

github.com/rax-maas/blueflood/wiki

hbase.apache.org/book.html

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

BaseX GmbH

Rackspace

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Hughes Technologies

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2007

2013

2008

1994

2006

Aktuelle Version

10.7, August 2023

2.3.4, Jaenner 2021

4.4, Oktober 2021

9.6.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD Lizenz

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

free licenses can be provided

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

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

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

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Datenschema

schemafrei

vordefiniertes Schema

schema-free, schema definition possible

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XQuery unterstützt Typen

options to bring your own types, AVRO

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

SQL

Support of SQL

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

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

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
RESTXQ
WebDAV
XML:DB
XQJ

HTTP REST

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

JDBC
ODBC

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

Actionscript
C
C#
Haskell
Java
JavaScript

Node.js
Lisp
Perl
PHP
Python
Qt
Rebol
Ruby
Scala
Visual Basic

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
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

Coprocessors in Java

nein

Java plugins

Triggers

mittels Events

nein

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency or Eventual Consistency

keine

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Mehrere Lese-, ein Schreibprozess

nein

Single row ACID (across millions of columns)

nein

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem, 4-stufigem Berechtigungskonzept

nein

Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

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.

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12. Januar 2016, Paul Andlinger

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2. Juli 2014, Paul Andlinger

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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