DBMS > Microsoft Azure Cosmos DB vs. OrigoDB vs. Riak KV vs. Solr

Vergleich der Systemeigenschaften Microsoft Azure Cosmos DB vs. OrigoDB vs. Riak KV vs. Solr

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Globally distributed, horizontally scalable, multi-model database service

A fully ACID in-memory object graph database

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Wide Column Store

Document Store
Object oriented DBMS

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	29,04
Rang	#27	Overall
	#4	Document Stores
	#2	Graph DBMS
	#3	Key-Value Stores
	#3	Wide Column Stores

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

Punkte	4,10
Rang	#82	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

azure.microsoft.com/services/cosmos-db

origodb.com

solr.apache.org

Technische Dokumentation

learn.microsoft.com/azure/cosmos-db

origodb.com/docs

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Microsoft

Robert Friberg et al

OpenSource, formerly Basho Technologies

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2014

2009

under the name LiveDB

2009

2006

Aktuelle Version

3.2.0, Dezember 2022

9.6.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

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

Erlang

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
Windows

Linux
OS X

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

JSON types

User defined using .NET types and collections

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

can be achieved using .NET

nein

Sekundärindizes

All properties auto-indexed by default

eingeschränkt

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

DocumentDB API
Graph API (Gremlin)
MongoDB API
RESTful HTTP API
Table API

.NET Client API
HTTP API
LINQ

HTTP API
Native Erlang Interface

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C#
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
MongoDB client drivers written for various programming languages
Python

.Net

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

JavaScript

Erlang

Java plugins

Triggers

JavaScript

Domain Events

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implizit im Cloud Service

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

Sharding

kein "single point of failure"

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Implizit im Cloud Service

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

with Hadoop integration

Integration with Hadoop/HDInsight on Azure*

nein

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

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Bounded Staleness
Consistent Prefix
Eventual Consistency
Immediate Consistency

Consistency level configurable on request level
Session Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

depending on model

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Multi-item ACID transactions with snapshot isolation within a partition

ACID

nein

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte bis auf item level einstellbar

Role based authorization

yes, using Riak Security

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

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

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Weitere Ressourcen

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Enterprise Search Engines almost double their popularity in the last 12 months
2. Juli 2014, Paul Andlinger

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