DBMS > Blueflood vs. HBase vs. Machbase Neo vs. MonetDB vs. Solr

Vergleich der Systemeigenschaften Blueflood vs. HBase vs. Machbase Neo vs. MonetDB vs. Solr

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra

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

TimeSeries DBMS for AIoT and BigData

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	0,06
Rang	#353	Overall
	#34	Time Series DBMS

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

Punkte	0,12
Rang	#339	Overall
	#30	Time Series DBMS

Punkte	1,72
Rang	#145	Overall
	#67	Relational DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

Technische Dokumentation

github.com/rax-maas/blueflood/wiki

hbase.apache.org/book.html

machbase.com/dbms

www.monetdb.org/Documentation

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Rackspace

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Machbase

MonetDB BV

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2013

2008

2013

2004

2006

Aktuelle Version

2.3.4, Jaenner 2021

V8.0, August 2023

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

9.6.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

free test version available

Open Source

Mozilla Public License 2.0

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

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

Linux
macOS
Windows

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Datenschema

vordefiniertes Schema

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

nein

SQL-like query language

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

gRPC
HTTP REST
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
Scala

C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
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

nein

Coprocessors in Java

nein

yes, in SQL, C, R

Java plugins

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

Sharding via remote tables

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

selectable replication factor

keine

Source-replica replication available in experimental status

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

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Single row ACID (across millions of columns)

nein

ACID

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

In-Memory Unterstützung

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

nein

volatile and lookup table

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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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

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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