DBMS > LeanXcale vs. OrigoDB vs. Quasardb vs. Solr

Vergleich der Systemeigenschaften LeanXcale vs. OrigoDB vs. Quasardb vs. Solr

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

A fully ACID in-memory object graph database

Distributed, high-performance timeseries database

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Time Series DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,29
Rang	#291	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#132	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

Punkte	0,14
Rang	#332	Overall
	#29	Time Series DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

Technische Dokumentation

origodb.com/docs

doc.quasar.ai/master

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

LeanXcale

Robert Friberg et al

quasardb

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2015

2009

under the name LiveDB

2009

2006

Aktuelle Version

3.14.1, Jänner 2024

9.6.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

kommerziell

Free community edition, Non-profit organizations and non-commercial usage are eligible for free licenses

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++

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

BSD
Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Datenschema

schemafrei

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

User defined using .NET types and collections

integer and binary

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

can be achieved using .NET

nein

Sekundärindizes

mittels Tags

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

through Apache Derby

nein

SQL-like query language

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

.NET Client API
HTTP API
LINQ

HTTP API

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Scala

.Net

.Net
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

.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

Domain Events

nein

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

Sharding

consistent hashing

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation mit wählbarem Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

with Hadoop integration

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

depending on model

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

mittels LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

Transient mode

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Role based authorization

Cryptographically strong user authentication and audit trail

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

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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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