DBMS > Databend vs. ITTIA vs. Solr

Vergleich der Systemeigenschaften Databend vs. ITTIA vs. Solr

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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

Edge Time Series DBMS with Real-Time Stream Processing

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	0,34
Rang	#283	Overall
	#130	Relational DBMS

Punkte	0,44
Rang	#267	Overall
	#23	Time Series DBMS

Punkte	41,02
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

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

www.ittia.com

solr.apache.org

Technische Dokumentation

docs.databend.com

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Databend Labs

ITTIA L.L.C.

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2021

2007

2006

Aktuelle Version

1.0.59, April 2023

8.7

9.6.1, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

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

Rust

C und C++

Java

Server Betriebssysteme

gehostet
Linux
macOS

Linux
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Datenschema

Fixed schema

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Float/Blob/Integer/String/Unicode/Date/Time/Timestamp/Interval

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

yes

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
JDBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
WebSocket

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

C
C++
JavaScript (Node.js)
Python

.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

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users with fine-grained authorization concept, user roles

Database file passwords

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

DB-Engines Blog Posts

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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