DBMS > LeanXcale vs. RavenDB vs. Snowflake vs. Solr vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften LeanXcale vs. RavenDB vs. Snowflake vs. Solr vs. Transbase

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database

Data warehousing service aus der Cloud für strukturierte und semi-strukturierte Daten

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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	2,92
Rang	#101	Overall
	#18	Document Stores

Punkte	121,33
Rang	#9	Overall
	#6	Relational DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

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

Website

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

Technische Dokumentation

ravendb.net/docs

docs.snowflake.net/manuals/index.html

solr.apache.org/resources.html

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

Entwickler

LeanXcale

Hibernating Rhinos

Snowflake Computing Inc.

Apache Software Foundation

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2015

2010

2014

2006

1987

Aktuelle Version

5.4, Juli 2022

9.6.0, April 2024

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

kommerziell

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

Java

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Raspberry Pi
Windows

gehostet

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

support of semi-structured data formats (JSON, XML, Avro)

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

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

through Apache Derby

SQL-like query language (RQL)

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

.NET Client API
F# Client API
Go Client API
Java Client API
NodeJS Client API
PHP Client API
Python Client API
RESTful HTTP API

CLI Client
JDBC
ODBC

Java API
RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Scala

.Net
C#
F#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

JavaScript (Node.js)
Python

.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

user defined functions

Java plugins

Triggers

nein

similar concept for controling cloud resources

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Default ACID transactions on the local node (eventually consistent across the cluster). Atomic operations with cluster-wide ACID transactions. Eventual consistency for indexes and full-text search indexes.

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

ACID, Cluster-wide transaction available

ACID

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Authorization levels configured per client per database

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept und Benutzerrollen

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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