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DBMS > Databend vs. Solr vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Databend vs. Solr vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDatabend  Xaus Vergleich ausschliessenSolr  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAn open-source, elastic, and workload-aware cloud data warehouse designed to meet businesses' massive-scale analytics needs at low cost and with low complexityEine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache LuceneSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSSuchmaschineRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,27
Rang#294  Overall
#133  Relational DBMS
Punkte38,88
Rang#24  Overall
#3  Suchmaschinen
Punkte17,70
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitegithub.com/­datafuselabs/­databend
www.databend.com
solr.apache.orgspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.databend.comsolr.apache.org/­resources.htmlspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerDatabend LabsApache Software FoundationApache Software Foundation
Erscheinungsjahr202120062014
Aktuelle Version1.0.59, April 20239.6.1, Mai 20243.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0Open Source infoApache Version 2Open Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheRustJavaScala
Server Betriebssystemegehostet
Linux
macOS
Alle Betriebssysteme mit einer Java VM infoLäuft als Servlet in einem Servlet Container (z.B. Tomcat, Jetty ist inkludiert)Linux
OS X
Windows
Datenschemajaja infoDynamic Fields enables on-the-fly addition of new fieldsja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja infomit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typingja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjanein
Sekundärindizesneinja infoAlle Suchfelder werden automatisch indiziertnein
SQL infoSupport of SQLjaSolr Parallel SQL InterfaceSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteCLI Client
JDBC
RESTful HTTP API
Java API
RESTful HTTP/JSON API
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust
.Net
Erlang
Java
JavaScript
jede Sprache, die Sockets und entweder XML oder JSON unterstützt
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinJava pluginsnein
Triggersneinja infoUser configurable commands triggered on index changesnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeinejakeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinspark-solr: github.com/­lucidworks/­spark-solr and streaming expressions to reduce
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenjaoptimistic Lockingnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleUsers with fine-grained authorization concept, user rolesjanein

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
DatabendSolrSpark SQL
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

alle anzeigen

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28. Juni 2024, Stock Traders Daily

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28. Mai 2024, AccessWire

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28. Januar 2024, Daily Northwestern

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24. Januar 2024, AWS Blog

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Performant IPv4 Range Spark Joins
24. Januar 2024, Towards Data Science

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24. Januar 2024, TechTarget

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