DBMS > BigObject vs. HBase vs. Solr vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. HBase vs. Solr vs. VoltDB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

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

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Wide Column Store

Suchmaschine

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

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

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

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Punkte	1,44
Rang	#158	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

hbase.apache.org/book.html

solr.apache.org/resources.html

docs.voltdb.com

Entwickler

BigObject, Inc.

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Apache Software Foundation

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2015

2008

2006

2010

Aktuelle Version

2.3.4, Jaenner 2021

9.5.0, Februar 2024

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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

Java, C++

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Linux
OS X

for development

Datenschema

schema-free, schema definition possible

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

SQL-like DML and DDL statements

nein

Solr Parallel SQL Interface

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

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

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

Coprocessors in Java

Java plugins

Java

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

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

spark-solr: github.com/lucidworks/spark-solr and streaming expressions to reduce

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Single row ACID (across millions of columns)

optimistic Locking

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

Elasticsearch replaced Solr as the most popular search engine
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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Best Practices from Rackspace for Modernizing a Legacy HBase/Solr Architecture Using AWS Services | Amazon Web ...
9. Oktober 2023, AWS Blog

Less Components, Higher Performance: Apache Doris instead of ClickHouse, MySQL, Presto, and HBase
20. Oktober 2023, hackernoon.com

HBase: The database big data left behind
6. Mai 2016, InfoWorld

What Is HBase? (Definition, Uses, Benefits, Features)
22. Dezember 2022, Built In

HBase Tutorial
24. Februar 2023, Simplilearn

bereitgestellt von Google News

(SOLR) Technical Pivots with Risk Controls
28. April 2024, news.stocktradersdaily.com

SOLR-led walkout demands better conditions for Compass workers
27. Februar 2024, Daily Northwestern

Closing Bell: Solar Alliance Energy Inc flat on Tuesday (SOLR)
24. April 2024, The Globe and Mail

Best Practices from Rackspace for Modernizing a Legacy HBase/Solr Architecture Using AWS Services | Amazon Web ...
9. Oktober 2023, AWS Blog

SOLR hosts teach-in of labor movements at Northwestern
28. Januar 2024, Daily Northwestern

bereitgestellt von Google News

Unveiling Volt Active Data's game-changing approach to limitless app performance
16. Oktober 2023, YourStory

VoltDB Launches Active(N) Lossless Cross Data Center Replication
31. August 2021, PR Newswire

VoltDB Turns to Real-Time Analytics with NewSQL Database
30. Januar 2014, Datanami

VoltDB Adds Geospatial Support, Cross-Site Replication
28. Januar 2016, The New Stack

VoltDB Upgrades Power, Security of Its In-Memory Database
1. Februar 2017, eWeek

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk