DBMS > IBM Db2 vs. PouchDB vs. Solr vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Db2 vs. PouchDB vs. Solr vs. Transbase

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Weit verbreitetes RDBMS im Großrechnerumfeld (z/OS), zwei unterschiedliche Versionen für Großrechner und Windows/Linux

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Seit Version 10.5 Unterstützung für JSON/BSON Dokumente mit Kompatibilität zu MongoDB

Document Store

Suchmaschine

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
RDF Store

in Db2 LUW (Linux, Unix, Windows)
Spatial DBMS

with Db2 Spatial Extender

Spatial DBMS

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

Punkte	128,46
Rang	#8	Overall
	#5	Relational DBMS

Punkte	2,28
Rang	#115	Overall
	#21	Document Stores

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Punkte	0,11
Rang	#341	Overall
	#150	Relational DBMS

Website

www.ibm.com/products/db2

pouchdb.com

solr.apache.org

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

www.ibm.com/docs/en/db2

pouchdb.com/guides

solr.apache.org/resources.html

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

IBM

Apache Software Foundation

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

1983

Version für Großrechner

2012

2006

1987

Aktuelle Version

12.1, Oktober 2016

7.1.1, Juni 2019

9.6.0, April 2024

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose Version verfügbar

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Development Lizenz gratis

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

C und C++

JavaScript

Java

C und C++

Server Betriebssysteme

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows
z/OS

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

über Views

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

nein

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
JSON style queries

Kompatibel zu MongoDB
ODBC
XQuery

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

Java API
RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Java
Perl
PHP
Python
Ruby
Visual Basic

JavaScript

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

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

View Functions in JavaScript

Java plugins

Triggers

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

nur in Windows/Unix/Linux Version

Sharding

mit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDB

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

mit Zusatztools (MQ, InfoSphere)

Multi-Source Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken

Source-Replica Replikation

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

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB

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

nein

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

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