DBMS > EXASOL vs. NSDb vs. Solr vs. YTsaurus

Vergleich der Systemeigenschaften EXASOL vs. NSDb vs. Solr vs. YTsaurus

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

High-performance, in-memory, MPP database specifically designed for in-memory analytics.

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

YTsaurus is an open source platform for distributed storage and processing.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Suchmaschine

Document Store
Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	1,76
Rang	#139	Overall
	#62	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#369	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	41,02
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Punkte	0,21
Rang	#324	Overall
	#45	Document Stores
	#48	Key-Value Stores

Website

Technische Dokumentation

www.exasol.com/resources

nsdb.io/Architecture

solr.apache.org/resources.html

ytsaurus.tech/docs/en

Entwickler

Exasol

Apache Software Foundation

Yandex

Erscheinungsjahr

2000

2017

2006

2023

Aktuelle Version

9.6.1, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache License, Version 2.0

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

Java, Scala

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Ubuntu

Datenschema

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

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

all fields are automatically indexed

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

Solr Parallel SQL Interface

YQL, an SQL-based language, is supported

APIs und andere Zugriffskonzepte

.Net
JDBC
ODBC
WebSocket

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Lua
Python
R

Java
Scala

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

C++
Go
Java
JavaScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Java plugins

Triggers

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Hadoop integration

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

ACID

nein

optimistic Locking

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Access Control Lists

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

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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20. März 2024, businesswire.com

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21. Mai 2024, Unite.AI

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17. Mai 2024, Stock Traders Daily

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28. Januar 2024, Daily Northwestern

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