DBMS > etcd vs. Postgres-XL vs. PouchDB vs. RDF4J vs. Solr

Vergleich der Systemeigenschaften etcd vs. Postgres-XL vs. PouchDB vs. RDF4J vs. Solr

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A distributed reliable key-value store

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

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

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	7,25
Rang	#54	Overall
	#5	Key-Value Stores

Punkte	0,49
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	2,28
Rang	#115	Overall
	#21	Document Stores

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

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

etcd.io
github.com/etcd-io/etcd

Technische Dokumentation

etcd.io/docs
github.com/etcd-io/etcd/tree/master/Documentation

www.postgres-xl.org/documentation

pouchdb.com/guides

rdf4j.org/documentation

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Apache Software Foundation

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

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2012

2004

2006

Aktuelle Version

3.4, August 2019

10 R1, Oktober 2018

7.1.1, Juni 2019

9.6.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Mozilla public license

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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

JavaScript

Java

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
Windows

experimental

Linux
macOS

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Linux
OS X
Unix
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

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

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

nein

über Views

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

nein

distributed, parallel query execution

nein

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
JSON over HTTP

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Tcl

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

JavaScript

Java
PHP
Python

.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

benutzerdefinierte Funktionen

View Functions in JavaScript

Java plugins

Triggers

yes, watching key changes

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

mit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDB

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Using Raft consensus algorithm to ensure data replication with strong consistency among multiple replicas.

Multi-Source Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken

keine

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

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

MVCC

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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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