DBMS > RavenDB vs. Sequoiadb vs. Solr vs. Spark SQL vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften RavenDB vs. Sequoiadb vs. Solr vs. Spark SQL vs. Transbase

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Document Store
Relational DBMS

Suchmaschine

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	2,92
Rang	#101	Overall
	#18	Document Stores

Punkte	0,45
Rang	#261	Overall
	#41	Document Stores
	#122	Relational DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

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

Website

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

Technische Dokumentation

ravendb.net/docs

www.sequoiadb.com/en/index.php?m=Files&a=index

solr.apache.org/resources.html

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

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

Entwickler

Hibernating Rhinos

Sequoiadb Ltd.

Apache Software Foundation

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2010

2013

2006

2014

1987

Aktuelle Version

5.4, Juli 2022

9.6.0, April 2024

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

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

C++

Java

Scala

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Raspberry Pi
Windows

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

oid, date, timestamp, binary, regex

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

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language (RQL)

SQL-like query language

Solr Parallel SQL Interface

SQL-like DML and DDL statements

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

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

Java API
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
C++
Java
PHP
Python

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

Java
Python
R
Scala

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

JavaScript

Java plugins

nein

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Source-Replica Replikation

keine

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

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID, Cluster-wide transaction available

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

optimistic Locking

nein

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

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

nein

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Elasticsearch replaced Solr as the most popular search engine
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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