DBMS > BigObject vs. Cubrid vs. SAP HANA vs. Solr

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Cubrid vs. SAP HANA vs. Solr

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

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

In-memory DBMS. Verfügbar als appliance oder als cloud-service

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	1,20
Rang	#169	Overall
	#78	Relational DBMS

Punkte	44,69
Rang	#22	Overall
	#16	Relational DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

bigobject.io

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

www.sap.com/products/hana.html

solr.apache.org

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

cubrid.org/manuals

help.sap.com/hana

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

BigObject, Inc.

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

SAP

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2015

2008

2010

2006

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

9.6.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C, C++, Java

Java

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux
Windows

Appliance oder cloud-service

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Datenschema

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

JDBC
ODBC

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

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

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

Java Stored Procedures

SQLScript, R

Java plugins

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

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

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

fine grained access rights according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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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
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