DBMS > H2GIS vs. NSDb vs. RethinkDB vs. Solr vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften H2GIS vs. NSDb vs. RethinkDB vs. Solr vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Spatial extension of H2

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

DBMS for the Web with a mechanism to push updated query results to applications in realtime.

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#7	Spatial DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	2,74
Rang	#105	Overall
	#19	Document Stores

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

www.h2gis.org/docs/home

nsdb.io/Architecture

rethinkdb.com/docs

solr.apache.org/resources.html

www.xtdb.com/docs

Entwickler

CNRS

The Linux Foundation

since July 2017

Apache Software Foundation

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2013

2017

2009

2006

2019

Aktuelle Version

2.4.1, August 2020

9.6.0, April 2024

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

LGPL 3.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2

Open Source

MIT License

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

Java, Scala

C++

Java

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
macOS

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

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

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

string, binary, float, bool, date, geometry

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

all fields are automatically indexed

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

Solr Parallel SQL Interface

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Java API
RESTful HTTP/JSON API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java

Java
Scala

community-supported driver
C#

community-supported driver
C++

community-supported driver
Clojure

community-supported driver
Dart

community-supported driver
Erlang

community-supported driver
Go

community-supported driver
Haskell

community-supported driver
Java

official driver
JavaScript (Node.js)

official driver
Lisp

community-supported driver
Lua

community-supported driver
Objective-C

community-supported driver
Perl

community-supported driver
PHP

community-supported driver
Python

official driver
Ruby

official driver
Scala

community-supported driver

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

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

basierend auf H2

nein

Java plugins

nein

Triggers

Client-side triggers through changefeeds

User configurable commands triggered on index changes

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

range based

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

basierend auf H2

Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

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

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Atomic single-document operations

optimistic Locking

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

MVCC based

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

basierend auf H2

users and table-level permissions

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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