DBMS > Faircom DB vs. Postgres-XL vs. Solr vs. TDSQL for MySQL

Vergleich der Systemeigenschaften Faircom DB vs. Postgres-XL vs. Solr vs. TDSQL for MySQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs.

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

A high-performance distributed database management system with features such as automatic sharding, intelligent operation and maintenance, elastic scalability without downtime, and enterprise-grade security. It is highly compatible with MySQL.

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Suchmaschine

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Spatial DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,24
Rang	#311	Overall
	#44	Key-Value Stores
	#140	Relational DBMS

Punkte	0,52
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	44,28
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Punkte	0,82
Rang	#213	Overall
	#97	Relational DBMS

Website

www.faircom.com/products/faircom-db

www.postgres-xl.org

solr.apache.org

www.tencentcloud.com/products/dcdb

Technische Dokumentation

docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html

www.postgres-xl.org/documentation

solr.apache.org/resources.html

www.tencentcloud.com/document/product/1042

Entwickler

FairCom Corporation

Apache Software Foundation

Tencent

Erscheinungsjahr

1979

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2006

2013

Aktuelle Version

V12, November 2020

10 R1, Oktober 2018

9.5.0, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Restricted, free version available

Open Source

Mozilla public license

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

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

ANSI C, C++

Java

Server Betriebssysteme

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OS X
QNX
SCO
Solaris
VxWorks
Windows

easily portable to other OSs

Linux
macOS

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

gehostet

Datenschema

schema free, schema optional, schema required, partial schema,

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types, JSON, typed binary structures

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

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

distributed, parallel query execution

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
Direct SQL
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP/JSON API
RESTful MQTT/JSON API
RPC

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Java API
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js and browser)
PHP
Python
Visual Basic

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

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

C
C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

.Net, JavaScript, C/C++

benutzerdefinierte Funktionen

Java plugins

Triggers

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

horizontale Partitionierung

Sharding

Automatic sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution).

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

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

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency
Tunable consistency per server, database, table, and transaction

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

tunable from ACID to Eventually Consistent

ACID

MVCC

optimistic Locking

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Users with fine-grained authorization concept

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

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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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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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