DBMS > Databend vs. Google Cloud Bigtable vs. SiriDB vs. Solr vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Databend vs. Google Cloud Bigtable vs. SiriDB vs. Solr vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An open-source, elastic, and workload-aware cloud data warehouse designed to meet businesses' massive-scale analytics needs at low cost and with low complexity

Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.

Open Source Time Series DBMS

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Time Series DBMS

Suchmaschine

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,30
Rang	#287	Overall
	#130	Relational DBMS

Punkte	3,26
Rang	#92	Overall
	#13	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

github.com/datafuselabs/databend
www.databend.com

cloud.google.com/bigtable

siridb.com

solr.apache.org

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

docs.databend.com

cloud.google.com/bigtable/docs

docs.siridb.com

solr.apache.org/resources.html

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Databend Labs

Google

Cesbit

Apache Software Foundation

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2021

2015

2017

2006

2019

Aktuelle Version

1.0.59, April 2023

9.6.0, April 2024

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

MIT License

Open Source

Apache Version 2

Open Source

MIT License

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

Rust

Java

Clojure

Server Betriebssysteme

gehostet
Linux
macOS

gehostet

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

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

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Numeric data

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

Solr Parallel SQL Interface

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
JDBC
RESTful HTTP API

gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)

HTTP API

Java API
RESTful HTTP/JSON API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

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

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

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java plugins

nein

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones

ja, jeder Knoten hat alle Daten

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

Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic single-row operations

nein

optimistic Locking

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users with fine-grained authorization concept, user roles

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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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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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