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Vergleich der Systemeigenschaften BigchainDB vs. Hive vs. MarkLogic vs. Solr

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameBigchainDB  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenMarkLogic  Xaus Vergleich ausschliessenSolr  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungBigchainDB is scalable blockchain database offering decentralization, immutability and native assetsData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopOperational and transactional Enterprise NoSQL databaseEine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene
Primäres DatenbankmodellDocument StoreRelational DBMSDocument Store
Native XML DBMS
RDF Store infoab Version 7
Suchmaschine
Suchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,79
Rang#212  Overall
#36  Document Stores
Punkte61,17
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte5,92
Rang#58  Overall
#10  Document Stores
#1  Native XML DBMS
#1  RDF Stores
#6  Suchmaschinen
Punkte42,91
Rang#24  Overall
#3  Suchmaschinen
Websitewww.bigchaindb.comhive.apache.orgwww.marklogic.comsolr.apache.org
Technische Dokumentationbigchaindb.readthedocs.io/­en/­latestcwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homedocs.marklogic.comsolr.apache.org/­resources.html
EntwicklerApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltMarkLogic Corp.Apache Software Foundation
Erscheinungsjahr2016201220012006
Aktuelle Version3.1.3, April 202211.0, December 20229.6.0, April 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoAGPL v3Open Source infoApache Version 2kommerziell infoeingeschränkte kostenlose Version verfügbarOpen Source infoApache Version 2
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungssprachePythonJavaC++Java
Server BetriebssystemeLinuxAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
OS X
Windows
Alle Betriebssysteme mit einer Java VM infoLäuft als Servlet in einem Servlet Container (z.B. Tomcat, Jetty ist inkludiert)
Datenschemaschemafreijaschemafrei infoSchema kann erzwungen werdenja infoDynamic Fields enables on-the-fly addition of new fields
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinjajaja infomit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typing
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjaja
Sekundärindizesjajaja infoAlle Suchfelder werden automatisch indiziert
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like DML and DDL statementsja infoSQL92Solr Parallel SQL Interface
APIs und andere ZugriffskonzepteCLI Client
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
Thrift
Java API
Node.js Client API
ODBC
proprietary Optic API infoProprietary Query API, introduced with version 9
RESTful HTTP API
SPARQL
WebDAV
XDBC
XQuery
XSLT
Java API
RESTful HTTP/JSON API
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby
C++
Java
PHP
Python
C
C#
C++
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 infoStored Proceduresja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integrationja infovia XQuery or JavaScriptJava plugins
Triggersneinjaja infoUser configurable commands triggered on index changes
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorfrei wählbarer Replikationsfaktorjaja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltja infoÃœber Hadoop Connector, HDFS Direct Access und in-database MapReduce Jobsspark-solr: github.com/­lucidworks/­spark-solr and streaming expressions to reduce
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACID infocan act as a resource manager in an XA/JTA transactionoptimistic Locking
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenyes,with MongoDB ord RethinkDBjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenyes, with Range Indexesja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleyesZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenRollen-basierte Zugriffskontrolle auf Dokumenten- und Subdokumentenebeneja

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

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Weitere Ressourcen
BigchainDBHiveMarkLogicSolr
DB-Engines Blog Posts

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

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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

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