DBMS > BigchainDB vs. EsgynDB vs. Greenplum vs. Solr vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften BigchainDB vs. EsgynDB vs. Greenplum vs. Solr vs. Sphinx

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

BigchainDB is scalable blockchain database offering decentralization, immutability and native assets

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

Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database

A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Open Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Relational DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	0,79
Rang	#212	Overall
	#36	Document Stores

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	8,37
Rang	#48	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

Technische Dokumentation

bigchaindb.readthedocs.io/en/latest

docs.greenplum.org

solr.apache.org/resources.html

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

Esgyn

Pivotal Software Inc.

Apache Software Foundation

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2016

2015

2005

2006

2001

Aktuelle Version

7.0.0, September 2023

9.6.0, April 2024

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL v3

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

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

Python

C++, Java

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

mit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typing

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

seit Version 4.2

Sekundärindizes

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

nein

Solr Parallel SQL Interface

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C
Java
Perl
Python
R

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

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

Java plugins

nein

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Aufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-source replication between multi datacenters

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

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

optimistic Locking

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes,with MongoDB ord RethinkDB

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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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