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Vergleich der Systemeigenschaften CockroachDB vs. JaguarDB vs. RethinkDB vs. Solr

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

CockroachDB is a distributed database architected for modern cloud applications. It is wire compatible with PostgreSQL and backed by a Key-Value Store, which is either RocksDB or a purpose-built derivative, called Pebble.

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

DBMS for the Web with a mechanism to push updated query results to applications in realtime.

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Vektor DBMS

Document Store

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	6,15
Rang	#55	Overall
	#33	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores
	#13	Vektor DBMS

Punkte	2,74
Rang	#105	Overall
	#19	Document Stores

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

www.cockroachlabs.com

www.jaguardb.com

rethinkdb.com

solr.apache.org

Technische Dokumentation

www.cockroachlabs.com/docs

www.jaguardb.com/support.html

rethinkdb.com/docs

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Cockroach Labs

DataJaguar, Inc.

The Linux Foundation

since July 2017

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2015

2009

2006

Aktuelle Version

24.1.0, Mai 2024

3.3 July 2023

2.4.1, August 2020

9.6.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0, commercial license available

Open Source

GPL V3.0

Open Source

Apache Version 2

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++

the server part. Clients available in other languages

C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Windows

Linux

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Datenschema

dynamic schema

schemafrei

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, binary, float, bool, date, geometry

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

yes, wire compatible with PostgreSQL

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

nein

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

JDBC
ODBC

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Clojure
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Rust

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

community-supported driver
C#

community-supported driver
C++

community-supported driver
Clojure

community-supported driver
Dart

community-supported driver
Erlang

community-supported driver
Go

community-supported driver
Haskell

community-supported driver
Java

official driver
JavaScript (Node.js)

official driver
Lisp

community-supported driver
Lua

community-supported driver
Objective-C

community-supported driver
Perl

community-supported driver
PHP

community-supported driver
Python

official driver
Ruby

official driver
Scala

community-supported driver

.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

Java plugins

Triggers

nein

Client-side triggers through changefeeds

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning (by key range)

all tables are translated to an ordered KV store and then broken down into 64MB ranges, which are then used as replicas in RAFT

Sharding

range based

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication using RAFT

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

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Atomic single-document operations

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC based

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Role-based access control

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

users and table-level permissions

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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