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Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. DolphinDB vs. Oracle vs. Solr

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

DolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares RDBMS

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Time Series DBMS

Relational DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS

with Oracle Spatial and Graph
RDF Store

with Oracle Spatial and Graph
Spatial DBMS

with Oracle Spatial and Graph
Vektor DBMS

since Oracle 23

Spatial DBMS

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

Punkte	0,19
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	4,03
Rang	#78	Overall
	#6	Time Series DBMS

Punkte	1244,08
Rang	#1	Overall
	#1	Relational DBMS

Punkte	41,02
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

bigobject.io

www.dolphindb.com

www.oracle.com/database

solr.apache.org

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html

docs.oracle.com/en/database

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

BigObject, Inc.

DolphinDB, Inc

Oracle

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2015

2018

1980

2006

Aktuelle Version

v2.00.4, January 2022

23c, September 2023

9.6.1, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

free community version available

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

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 und C++

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

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows
z/OS

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Datenschema

Schemaless in JSON and XML columns

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

SQL-like query language

mit proprietären Erweiterungen

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust

C
C#
C++
Clojure
Cobol
Delphi
Eiffel
Erlang
Fortran
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Tcl
Visual Basic

.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

PL/SQL

auch Java stored procedures möglich

Java plugins

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

kann in PL/SQL realisiert werden

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

mit parameterisierbarem isolation level

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

Version 12c introduced the new option 'Oracle Database In-Memory'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Administrators, Users, Groups

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

Devart ODBC driver for Oracle accesses Oracle databases from ODBC-compliant reporting, analytics, BI, and ETL tools on both 32 and 64-bit Windows, macOS, and Linux.
» mehr

Navicat for Oracle improves the efficiency and productivity of Oracle developers and administrators with a streamlined working environment.
» mehr

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