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DBMS > GreptimeDB vs. Oracle Berkeley DB vs. Realm vs. Solr

Vergleich der Systemeigenschaften GreptimeDB vs. Oracle Berkeley DB vs. Realm vs. Solr

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGreptimeDB  Xaus Vergleich ausschliessenOracle Berkeley DB  Xaus Vergleich ausschliessenRealm  Xaus Vergleich ausschliessenSolr  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAn open source Time Series DBMS built for increased scalability, high performance and efficiencyWeit verbreiteter In-Process Key-Value StoreA DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core DataEine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSKey-Value Store infounterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS infoin the Oracle Berkeley DB XML version
Document StoreSuchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,12
Rang#351  Overall
#34  Time Series DBMS
Punkte2,01
Rang#126  Overall
#21  Key-Value Stores
#3  Native XML DBMS
Punkte7,41
Rang#52  Overall
#8  Document Stores
Punkte41,02
Rang#24  Overall
#3  Suchmaschinen
Websitegreptime.comwww.oracle.com/­database/­technologies/­related/­berkeleydb.htmlrealm.iosolr.apache.org
Technische Dokumentationdocs.greptime.comdocs.oracle.com/­cd/­E17076_05/­html/­index.htmlrealm.io/­docssolr.apache.org/­resources.html
EntwicklerGreptime Inc.Oracle infoursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauftRealm, acquired by MongoDB in May 2019Apache Software Foundation
Erscheinungsjahr2022199420142006
Aktuelle Version18.1.40, Mai 20209.6.1, Mai 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0Open Source infoKommerzielle Lizenz verfügbar bei BedarfOpen SourceOpen Source infoApache Version 2
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheRustC, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)Java
Server BetriebssystemeAndroid
Docker
FreeBSD
Linux
macOS
Windows
AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows
Android
Backend: serverlos
iOS
Windows
Alle Betriebssysteme mit einer Java VM infoLäuft als Servlet in einem Servlet Container (z.B. Tomcat, Jetty ist inkludiert)
Datenschemaschema-free, schema definition possibleschemafreijaja infoDynamic Fields enables on-the-fly addition of new fields
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinjaja infomit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typing
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinja infoonly with the Berkeley DB XML editionneinja
Sekundärindizesjajajaja infoAlle Suchfelder werden automatisch indiziert
SQL infoSupport of SQLjaja infoSQL Interface basierend auf SQLite verfügbarneinSolr Parallel SQL Interface
APIs und andere ZugriffskonzeptegRPC
HTTP API
JDBC
Java API
RESTful HTTP/JSON API
Unterstützte ProgrammiersprachenC++
Erlang
Go
Java
JavaScript
.Net infoFigaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere infoEs gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js) info3rd party binding
Perl
Python
Tcl
.Net
Java infowith Android only
Objective-C
React Native
Swift
.Net
Erlang
Java
JavaScript
jede Sprache, die Sockets und entweder XML oder JSON unterstützt
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresPythonneinnein inforuns within the applications so server-side scripts are unnecessaryJava plugins
Triggersja infoonly for the SQL APIja infoChange Listenersja infoUser configurable commands triggered on index changes
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeinekeineSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica Replikationkeineja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinspark-solr: github.com/­lucidworks/­spark-solr and streaming expressions to reduce
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDoptimistic Locking
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaja infoIn-Memory realmja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleSimple rights management via user accountsneinjaja
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
GreptimeDBOracle Berkeley DBRealmSolr
Specific characteristicsGreptimeDB is a SQL & Python-enabled timeseries database system built from scratch...
» mehr
Competitive advantages- Inherits advantages of Rust, such as excellent performance, memory safe, resource...
» mehr
Typical application scenariosFor IoT industries, GreptimeDB can seamless integrate with message queues and other...
» mehr
Key customersGreptime's clients span multiple sectors including IoT, connected vehicles, and energy...
» mehr
Market metricsGreptimeDB has garnered global recognition by topping GitHub trends following its...
» mehr
Licensing and pricing modelsGreptimeDB: open source, distributed, cloud-native TSDB; supports Hybrid Time-series...
» mehr

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
GreptimeDBOracle Berkeley DBRealmSolr
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MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
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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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How to store financial market data for backtesting
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