DBMS > MaxDB vs. RDF4J vs. Solr vs. Sphinx vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften MaxDB vs. RDF4J vs. Solr vs. Sphinx vs. WakandaDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A robust and reliable RDBMS optimized to run all major SAP solutions

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Open Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	2,32
Rang	#112	Overall
	#55	Relational DBMS

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,03
Rang	#364	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Website

Technische Dokumentation

maxdb.sap.com/documentation

rdf4j.org/documentation

solr.apache.org/resources.html

sphinxsearch.com/docs

wakanda.github.io/doc

Entwickler

SAP, acquired from Software AG (Adabas-D) in 1997

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Apache Software Foundation

Sphinx Technologies Inc.

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

1984

2004

2006

2001

2012

Aktuelle Version

7.9.10.12, Februar 2024

9.6.0, April 2024

3.5.1, Februar 2023

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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

C++

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

RDF Schemas

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

mit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typing

nein

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

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

nein

Solr Parallel SQL Interface

SQL-like query language (SphinxQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
WebDAV

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Proprietäres Protokoll

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C#
Java
Perl
PHP
Python

Java
PHP
Python

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

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java plugins

nein

Triggers

User configurable commands triggered on index changes

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Aufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

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

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

optimistic Locking

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.

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

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.

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Enterprise Search Engines almost double their popularity in the last 12 months
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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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