DBMS > EsgynDB vs. GBase vs. Greenplum vs. Ingres vs. Solr

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. GBase vs. Greenplum vs. Ingres vs. Solr

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.

Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database

A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.

Bewährtes RDBMS

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Spatial DBMS

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

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

Punkte	1,07
Rang	#185	Overall
	#86	Relational DBMS

Punkte	8,37
Rang	#48	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	4,11
Rang	#81	Overall
	#44	Relational DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

www.esgyn.cn

www.gbase.cn

greenplum.org

www.actian.com/databases/ingres

solr.apache.org

Technische Dokumentation

docs.greenplum.org

docs.actian.com/ingres

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Esgyn

General Data Technology Co., Ltd.

Pivotal Software Inc.

Actian Corporation

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2015

2004

2005

1974

Ursprünglich bereits in den 1970 Jahren

2006

Aktuelle Version

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

7.0.0, September 2023

11.2, Mai 2022

9.6.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 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

C++, Java

C, Java, Python

Java

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
HP Open VMS
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Datenschema

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

seit Version 4.2

nein

aber Import/Export aus/von XML-files möglich

Sekundärindizes

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

Standard with numerous extensions

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

.NET Client API
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll (OpenAPI)

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C
Java
Perl
Python
R

.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

user defined functions

Java plugins

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

Sharding

horizontale Partitionierung

Ingres Star zum gleichzeitigen Zugriff auf mehrere Datenbanken

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Source-Replica Replikation

Ingres Replicator

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

ACID

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend 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.

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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