DBMS > gStore vs. Solr vs. Transwarp StellarDB vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften gStore vs. Solr vs. Transwarp StellarDB vs. WakandaDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A native Graph DBMS to store and maintain very large RDF datasets.

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

A distributed graph DBMS built for enterprise-level graph applications

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	0,04
Rang	#359	Overall
	#37	Graph DBMS
	#18	RDF Stores

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#39	Graph DBMS

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

Website

en.gstore.cn

solr.apache.org

www.transwarp.cn/en/product/stellardb

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

en.gstore.cn/#/enDocs

solr.apache.org/resources.html

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Apache Software Foundation

Transwarp

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2016

2006

2012

Aktuelle Version

1.2, November 2023

9.6.0, April 2024

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

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++, JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schema-free and OWL/RDFS-schema support

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

SQL

Support of SQL

nein

Solr Parallel SQL Interface

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
SPARQL 1.1

Java API
RESTful HTTP/JSON API

OpenCypher

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python

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

JavaScript

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

horizontal partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

optimistic Locking

ACID

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

Users, roles and permissions, Role-Based Access Control (RBAC) supported

yes

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

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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