DBMS > EsgynDB vs. Greenplum vs. MonetDB vs. Solr vs. Tigris

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Greenplum vs. MonetDB vs. Solr vs. Tigris

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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.

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

A horizontally scalable, ACID transactional, document database available both as a fully managed cloud service and for deployment on self-managed infrastructure

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Suchmaschine

Document Store
Key-Value Store
Suchmaschine
Time Series DBMS

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	8,37
Rang	#48	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	1,72
Rang	#145	Overall
	#67	Relational DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Punkte	0,02
Rang	#369	Overall
	#51	Document Stores
	#55	Key-Value Stores
	#24	Suchmaschinen
	#38	Time Series DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.greenplum.org

www.monetdb.org/Documentation

solr.apache.org/resources.html

www.tigrisdata.com/docs

Entwickler

Esgyn

Pivotal Software Inc.

MonetDB BV

Apache Software Foundation

Tigris Data, Inc.

Erscheinungsjahr

2015

2005

2004

2006

2022

Aktuelle Version

7.0.0, September 2023

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

9.6.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Mozilla Public License 2.0

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 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

C++, Java

Java

Server Betriebssysteme

Linux

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Linux
macOS
Windows

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

Sekundärindizes

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

Solr Parallel SQL Interface

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

Java API
RESTful HTTP/JSON API

CLI Client
gRPC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C
Java
Perl
Python
R

C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

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

Go
Java
JavaScript (Node.js)

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

yes, in SQL, C, R

Java plugins

nein

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding via remote tables

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Source-Replica Replikation

keine

Source-replica replication available in experimental status

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

optimistic Locking

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, using FoundationDB

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 and roles

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

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
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