DBMS > Graph Engine vs. Postgres-XL vs. Solr vs. Sqrrl vs. Valentina Server

Vergleich der Systemeigenschaften Graph Engine vs. Postgres-XL vs. Solr vs. Sqrrl vs. Valentina Server

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Sqrrl has been acquired by Amazon and became a part of Amazon Web Services. It has been removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

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

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Adaptable, secure NoSQL built on Apache Accumulo

Object-relational database and reports server

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

Suchmaschine

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Wide Column Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	0,61
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

Punkte	0,49
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Punkte	0,17
Rang	#327	Overall
	#145	Relational DBMS

Website

sqrrl.com

Technische Dokumentation

www.graphengine.io/docs/manual

www.postgres-xl.org/documentation

solr.apache.org/resources.html

valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php

Entwickler

Microsoft

Apache Software Foundation

Amazon

ursprünglich Sqrrl Data, Inc.

Paradigma Software

Erscheinungsjahr

2010

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2006

2012

1999

Aktuelle Version

10 R1, Oktober 2018

9.6.0, April 2024

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

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

.NET and C

Java

Server Betriebssysteme

.NET

Linux
macOS

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

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

schemafrei

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

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

nein

distributed, parallel query execution

Solr Parallel SQL Interface

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

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

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Accumulo Shell
Java API
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Thrift

ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
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

Actionscript
C

using GLib
C#
C++
Cocoa
Delphi
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Smalltalk

.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Java plugins

nein

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

Basierend auf Hadoop

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Hadoop

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

Document store kept consistent with combination of global timestamping, row-level transactions, and server-side consistency resolution.

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

MVCC

optimistic Locking

Atomic updates per row, document, or graph entity

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Cell-level Security, Data-Centric Security, Role-Based Access Control (RBAC), Attribute-Based Access Control (ABAC)

Benutzer 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

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
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