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Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. Solr vs. Spark SQL vs. Teradata Aster vs. TimescaleDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenSolr  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenTeradata Aster  Xaus Vergleich ausschliessenTimescaleDB  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.Teradata Aster has been integrated into other Teradata systems and therefore will be removed from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungEin .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache LuceneSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenPlatform for big data analytics on multistructured data sources and typesA time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
SuchmaschineRelational DBMSRelational DBMSTime Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte42,91
Rang#24  Overall
#3  Suchmaschinen
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte4,64
Rang#71  Overall
#4  Time Series DBMS
Websitesolr.apache.orgspark.apache.org/­sqlwww.timescale.com
Technische Dokumentationsolr.apache.org/­resources.htmlspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmldocs.timescale.com
EntwicklerFatCloudApache Software FoundationApache Software FoundationTeradataTimescale
Erscheinungsjahr20122006201420052017
Aktuelle Version9.6.0, April 20243.5.0 ( 2.13), September 20232.15.0, Mai 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2Open Source infoApache 2.0kommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC#JavaScalaC
Server BetriebssystemeWindowsAlle Betriebssysteme mit einer Java VM infoLäuft als Servlet in einem Servlet Container (z.B. Tomcat, Jetty ist inkludiert)Linux
OS X
Windows
LinuxLinux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreija infoDynamic Fields enables on-the-fly addition of new fieldsjaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) infodefined schema within the relational store; partial schema or schema free in the Aster File Storeja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja infomit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typingjajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinja infoin Aster File Storeja
Sekundärindizesjaja infoAlle Suchfelder werden automatisch indiziertneinjaja
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL ServerSolr Parallel SQL InterfaceSQL-like DML and DDL statementsjaja infofull PostgreSQL SQL syntax
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
Java API
RESTful HTTP/JSON API
JDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
Unterstützte ProgrammiersprachenC#.Net
Erlang
Java
JavaScript
jede Sprache, die Sockets und entweder XML oder JSON unterstützt
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala
Java
Python
R
Scala
C
C#
C++
Java
Python
R
.Net
C
C++
Delphi
Java infoJDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber ApplikationenJava pluginsneinR packagesbenutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell
Triggersja infoÃœber Applikationenja infoUser configurable commands triggered on index changesneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingyes, utilizing Spark CoreShardingyes, across time and space (hash partitioning) attributes
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorjakeineja infoDimension tables are replicated across all nodes in the cluster. The number of replicas for the file store can be configured.Source-Replica Replikation info
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaspark-solr: github.com/­lucidworks/­spark-solr and streaming expressions to reduceja infoSQL Map-Reduce Frameworknein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Eventual ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinoptimistic LockingneinACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenjaneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer 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

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Weitere Ressourcen
FatDBSolrSpark SQLTeradata AsterTimescaleDB
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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Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
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8. Oktober 2013, ZDNet

Teradata Provides the Simplest Way to Bring the Science of Data to the Art of Business
22. September 2011, PR Newswire

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7. April 2014, Data Center Knowledge

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Timescale Valuation Rockets to Over $1B with $110M Round, Marking the Explosive Rise of Time-Series Data
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29. Januar 2019, TechCrunch

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