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Vergleich der Systemeigenschaften OpenQM vs. RavenDB vs. Solr

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Primäres Datenbankmodell

Multivalue DBMS

Document Store

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	0,33
Rang	#286	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	3,01
Rang	#101	Overall
	#17	Document Stores

Punkte	44,28
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

ravendb.net

solr.apache.org

Technische Dokumentation

ravendb.net/docs

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Rocket Software, originally Martin Phillips

Hibernating Rhinos

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

1993

2010

2006

Aktuelle Version

3.4-12

5.4, Juli 2022

9.5.0, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Apache Version 2

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Linux
macOS
Raspberry Pi
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Datenschema

with some exceptions

schemafrei

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

Sekundärindizes

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (RQL)

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

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

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java plugins

Triggers

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

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

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.

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

ACID, Cluster-wide transaction available

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights can be defined down to the item level

Authorization levels configured per client per database

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

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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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