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Vergleich der Systemeigenschaften Elasticsearch vs. EsgynDB vs. Riak TS vs. Solr

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Eine moderne Such- und Analyseplattform basierend auf Apache Lucene

Elasticsearch lets you perform and combine many types of searches such as structured, unstructured, geo, and metric

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS
Vektor DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	135,35
Rang	#7	Overall
	#1	Suchmaschinen

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	0,20
Rang	#319	Overall
	#27	Time Series DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

www.elastic.co/elasticsearch

www.esgyn.cn

solr.apache.org

Technische Dokumentation

www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

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

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Elastic

Esgyn

Open Source, formerly Basho Technologies

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2010

2015

2006

Aktuelle Version

8.6, January 2023

3.0.0, September 2022

9.6.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Elastic License

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

Java

C++, Java

Erlang

Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Linux
OS X

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Datenschema

schemafrei

Flexible Typdefinitionen, die - sobald definiert - persistent bleiben.

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

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

eingeschränkt

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

yes, limited

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
ODBC

HTTP API
Native Erlang Interface

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Groovy
Community Contributed Clients
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

Erlang

Java plugins

Triggers

Mittels Verwendung des 'Percolation' features

nein

pre-commit hooks and post-commit hooks

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

Multi-source replication between multi datacenters

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

ES-Hadoop Connector

spark-solr: github.com/lucidworks/spark-solr and streaming expressions to reduce

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Synchrone dokumentenbasierte Replikation. Write consistency konfigurierbar: one, quorum, all

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Memcached and Redis integration

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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

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12. Januar 2016, Paul Andlinger

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