DBMS > Faircom DB vs. SiteWhere vs. Solr vs. YottaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Faircom DB vs. SiteWhere vs. Solr vs. YottaDB

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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.

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

A fast and solid embedded Key-value store

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Time Series DBMS

Suchmaschine

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Relational DBMS

using the Octo plugin

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

Punkte	0,20
Rang	#318	Overall
	#48	Key-Value Stores
	#141	Relational DBMS

Punkte	0,06
Rang	#356	Overall
	#35	Time Series DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Punkte	0,20
Rang	#317	Overall
	#47	Key-Value Stores

Website

www.faircom.com/products/faircom-db

github.com/sitewhere/sitewhere

solr.apache.org

yottadb.com

Technische Dokumentation

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

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

solr.apache.org/resources.html

yottadb.com/resources/documentation

Entwickler

FairCom Corporation

SiteWhere

Apache Software Foundation

YottaDB, LLC

Erscheinungsjahr

1979

2010

2006

2001

Aktuelle Version

V12, November 2020

9.5.0, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Restricted, free version available

Open Source

Common Public Attribution License Version 1.0

Open Source

Apache Version 2

Open Source

AGPL 3.0

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

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
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Docker
Linux

Datenschema

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

vordefiniertes Schema

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

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

mit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typing

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

nein

SQL

Support of SQL

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

nein

Solr Parallel SQL Interface

by using the Octo plugin

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

HTTP REST

Java API
RESTful HTTP/JSON API

PostgreSQL wire protocol

using the Octo plugin
Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

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

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

C
Go
JavaScript (Node.js)
Lua
M
Perl
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

.Net, JavaScript, C/C++

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

Sharding

basierend auf HBase

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).

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

tunable from ACID to Eventually Consistent

nein

optimistic Locking

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

Benutzer und Gruppen basierend auf Betriebssystem-Security

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

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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
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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