DBMS > EsgynDB vs. Google Cloud Datastore vs. Solr vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Google Cloud Datastore vs. Solr vs. VoltDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

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

Punkte	4,47
Rang	#76	Overall
	#12	Document Stores

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Punkte	1,44
Rang	#158	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

www.esgyn.cn

cloud.google.com/datastore

solr.apache.org

www.voltdb.com

Technische Dokumentation

cloud.google.com/datastore/docs

solr.apache.org/resources.html

docs.voltdb.com

Entwickler

Esgyn

Google

Apache Software Foundation

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2015

2008

2006

2010

Aktuelle Version

9.6.0, April 2024

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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

Java

Java, C++

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Linux
OS X

for development

Datenschema

schemafrei

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, Details hier

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

SQL

Support of SQL

SQL-like query language (GQL)

Solr Parallel SQL Interface

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

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

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

mit Google App Engine

Java plugins

Java

Triggers

nein

Callbacks mit Google Apps Engine

User configurable commands triggered on index changes

nein

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

Multi-source replication using Paxos

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

mittels Google Cloud Dataflow

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

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration

Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

via ReferenceProperties or Ancestor paths

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

optimistic Locking

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Snapshots und Command Logging

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

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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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