DBMS > FileMaker vs. JanusGraph vs. LeanXcale vs. Prometheus vs. Solr

Vergleich der Systemeigenschaften FileMaker vs. JanusGraph vs. LeanXcale vs. Prometheus vs. Solr

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

FileMaker ist ein RDBMS mit einem GUI Frontend.

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

It was forked from the latest code base of Titan in January 2017

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

Open Source Timeseries DBMS und Monitoring System

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Time Series DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	47,91
Rang	#20	Overall
	#14	Relational DBMS

Punkte	2,02
Rang	#125	Overall
	#12	Graph DBMS

Punkte	0,36
Rang	#280	Overall
	#40	Key-Value Stores
	#129	Relational DBMS

Punkte	7,69
Rang	#50	Overall
	#3	Time Series DBMS

Punkte	41,02
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

www.claris.com/filemaker

Technische Dokumentation

www.claris.com/resources/documentation

docs.janusgraph.org

prometheus.io/docs

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Claris

ein Tochterunternehmen von Apple

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

LeanXcale

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

1983

2017

2015

2006

Aktuelle Version

19.4.1, November 2021

0.6.3, Februar 2023

9.6.1, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2

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

Java

Server Betriebssysteme

iOS

client part only
Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Datenschema

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

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

Eine http Query kann die Daten als XML zurück geben

nein

Importieren von XML Daten möglich

Sekundärindizes

nein

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

über PlugIns

nein

through Apache Derby

nein

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

Filemaker WebDirect
JDBC
ODBC

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

RESTful HTTP/JSON API

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

PHP

Clojure
Java
Python

C
Java
Scala

.Net
C++
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Ruby

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java plugins

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

depending on the used storage backend (e.g. Cassandra, HBase, BerkeleyDB)

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

since Version 14

mittels Federation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

via Faunus, a graph analytics engine

nein

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

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

keine

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Relationships in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Unterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcast

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts und Anbindung an externe directory services

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

nein

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
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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