DBMS > eXtremeDB vs. Hyprcubd vs. ObjectBox vs. Solr vs. Yanza

Vergleich der Systemeigenschaften eXtremeDB vs. Hyprcubd vs. ObjectBox vs. Solr vs. Yanza

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Hyprcubd seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.

Yanza seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Natively in-memory DBMS with options for persistency, high-availability and clustering

Serverless Time Series DBMS

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Time Series DBMS for IoT Applications

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	0,74
Rang	#223	Overall
	#103	Relational DBMS
	#18	Time Series DBMS

Punkte	1,20
Rang	#170	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

www.mcobject.com

hyprcubd.com (offline)

objectbox.io

solr.apache.org

yanza.com

Technische Dokumentation

www.mcobject.com/docs/extremedb.htm

docs.objectbox.io

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

McObject

Hyprcubd, Inc.

ObjectBox Limited

Apache Software Foundation

Yanza

Erscheinungsjahr

2001

2017

2006

2015

Aktuelle Version

8.2, 2021

9.6.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

free version available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

but mainly used as a service provided by Yanza

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C und C++

Java

Server Betriebssysteme

AIX
HP-UX
Linux
macOS
Solaris
Windows

gehostet

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Windows

Datenschema

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

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

time, int, uint, float, string

mit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typing

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

support of XML interfaces available

nein

Sekundärindizes

nein

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

nein

SQL

Support of SQL

with the option: eXtremeSQL

SQL-like query language

nein

Solr Parallel SQL Interface

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
JDBC
JNI
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API

gRPC (https)

Proprietäres native API

Java API
RESTful HTTP/JSON API

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
Java
Lua
Python
Scala

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

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

jede Sprache, die HTTP-Aufrufe erlaubt

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java plugins

nein

Triggers

by defining events

nein

User configurable commands triggered on index changes

Timer and event based

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung / sharding

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Active Replication Fabric™ for IoT
Multi-Source Replikation

by means of eXtremeDB Cluster option
Source-Replica Replikation

by means of eXtremeDB High Availability option

online/offline synchronization between client and server

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

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

optimistic Locking

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Optimistic (MVCC) and pessimistic (locking) strategies available

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

token access

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

eXtremeDB is an in-memory and/or persistent database system that offers an ultra-small...
» mehr

Competitive advantages

eXtremeDB databases can be modeled relationally or as objects and can utilize SQL...
» mehr

Typical application scenarios

IoT application across all markets: Industrial Control, Netcom, Telecom, Defense,...
» mehr

Key customers

Schneider Electronics, F5 Networks, TNS, Boeing, Northrop Grumman, GoPro, ViaSat,...
» mehr

Market metrics

With hundreds of customers and over 30 million devices/applications using the product...
» mehr

Licensing and pricing models

For server use cases, there is a simple per-server license irrespective of the number...
» mehr

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