DBMS > Google BigQuery vs. Oracle Rdb vs. Solr vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. Oracle Rdb vs. Solr vs. WakandaDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service with append-only tables

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Suchmaschine

Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	60,38
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	1,08
Rang	#184	Overall
	#85	Relational DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Punkte	0,03
Rang	#364	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Website

cloud.google.com/bigquery

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb.html

solr.apache.org

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigquery/docs

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb-doc.html

solr.apache.org/resources.html

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Google

Oracle, originally developed by Digital Equipment Corporation (DEC)

Apache Software Foundation

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2010

1984

2006

2012

Aktuelle Version

7.4.1.1, 2021

9.6.0, April 2024

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

gehostet

HP Open VMS

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

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

Sekundärindizes

nein

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

Solr Parallel SQL Interface

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

Java API
RESTful HTTP/JSON API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

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

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

Java plugins

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

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

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

yes, on a single node

optimistic Locking

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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