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Vergleich der Systemeigenschaften Drizzle vs. Riak KV vs. Solr vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

MySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Suchmaschine

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	4,10
Rang	#82	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Punkte	0,54
Rang	#250	Overall
	#114	Relational DBMS

Website

solr.apache.org

splicemachine.com

Technische Dokumentation

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

solr.apache.org/resources.html

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Drizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian Aker

OpenSource, formerly Basho Technologies

Apache Software Foundation

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2008

2009

2006

2014

Aktuelle Version

7.2.4, September 2012

3.2.0, Dezember 2022

9.5.0, Februar 2024

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GNU GPL

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

Open Source

Apache Version 2

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

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++

Erlang

Java

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X

Linux
OS X

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

eingeschränkt

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

mit propriätären Erweiterungen

nein

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

HTTP API
Native Erlang Interface

Java API
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Java
PHP

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

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

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Erlang

Java plugins

Java

Triggers

nein

Hooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

kein "single point of failure"

Sharding

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

Yes, via Full Spark Integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

optimistic Locking

ACID

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

Pluggable Authentication Mechanismen

z.B. LDAP, HTTP

yes, using Riak Security

Access rights for users, groups and roles according to 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.

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