DBMS > LMDB vs. Oracle Rdb vs. PlanetScale vs. SAP Adaptive Server vs. Solr

Vergleich der Systemeigenschaften LMDB vs. Oracle Rdb vs. PlanetScale vs. SAP Adaptive Server vs. Solr

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A high performant, light-weight, embedded key-value database library

Scalable, distributed, serverless MySQL database platform built on top of Vitess

Der SAP (Sybase) Adaptive Server Enterprise (ASE) ist ein RDBMS für den Einsatz in großen Unternehmen

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Spatial DBMS

with Boeing's Spatial Query Server

Spatial DBMS

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

Punkte	2,09
Rang	#121	Overall
	#20	Key-Value Stores

Punkte	1,14
Rang	#178	Overall
	#80	Relational DBMS

Punkte	1,49
Rang	#155	Overall
	#72	Relational DBMS

Punkte	35,09
Rang	#25	Overall
	#17	Relational DBMS

Punkte	41,02
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

www.symas.com/symas-embedded-database-lmdb

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb.html

planetscale.com

www.sap.com/products/technology-platform/sybase-ase.html

solr.apache.org

Technische Dokumentation

www.lmdb.tech/doc

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb-doc.html

planetscale.com/docs

help.sap.com/docs/SAP_ASE

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Symas

Oracle, originally developed by Digital Equipment Corporation (DEC)

PlanetScale

SAP, Sybase

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2011

1984

2020

1987

2006

Aktuelle Version

0.9.32, Jaenner 2024

7.4.1.1, 2021

16.0

9.6.1, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

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

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

HP Open VMS

Docker
Linux
macOS

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Unix
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Datenschema

schemafrei

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

nein

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

nein

mit proprietären Erweiterungen

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
Tabular Data Stream (TDS)

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Clojure
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
MatLab
Nim
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Swift
Tcl

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

C
C++
Cobol
Java
Java
Perl
PHP
Python

.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

proprietäre Syntax

Java und Transact-SQL

Java plugins

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
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

Immediate Consistency

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

yes, on a single node

ACID at shard level

ACID

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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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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