DBMS > IBM Db2 Event Store vs. NSDb vs. Solr vs. ToroDB

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Db2 Event Store vs. NSDb vs. Solr vs. ToroDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

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

Kurzbeschreibung

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

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

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Event Store
Time Series DBMS

Time Series DBMS

Suchmaschine

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,19
Rang	#323	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

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

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

www.ibm.com/products/db2-event-store

nsdb.io

solr.apache.org

github.com/torodb/server

Technische Dokumentation

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

nsdb.io/Architecture

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

IBM

Apache Software Foundation

8Kdata

Erscheinungsjahr

2017

2006

2016

Aktuelle Version

2.0

9.6.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free developer edition available

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2

Open Source

AGPL-V3

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++

Java, Scala

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Linux
macOS

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM

Datenschema

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

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

mit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typing

string, integer, double, boolean, date, object_id

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

all fields are automatically indexed

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

through the embedded Spark runtime

SQL-like query language

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

Java
Scala

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java plugins

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Active-active shard replication

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

spark-solr: github.com/lucidworks/spark-solr and streaming expressions to reduce

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

optimistic Locking

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

DB-Engines Blog Posts

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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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

The vision for Db2
26. Februar 2019, biplatform.nl

Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning
25. Juli 2019, IBM

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31. Mai 2018, Data Center Knowledge

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3. Juni 2019, Datanami

Best cloud databases of 2022
4. Oktober 2022, ITPro

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27. Februar 2024, Daily Northwestern

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17. Mai 2024, Stock Traders Daily

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28. Januar 2024, Daily Northwestern

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12. Mai 2024, Daily Northwestern

SearchStax Launches Serverless Solr Service to Accelerate Cloud-Native Application Development
5. April 2023, PR Newswire

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