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Vergleich der Systemeigenschaften AgensGraph vs. Manticore Search vs. Riak TS vs. Splice Machine

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Name

Kurzbeschreibung

Multi-model database supporting relational and graph data models and built upon PostgreSQL

Multi-storage database for search, including full-text search.

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Relational DBMS

Suchmaschine

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

using the Manticore Columnar Library

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

Punkte	0,20
Rang	#321	Overall
	#27	Graph DBMS
	#143	Relational DBMS

Punkte	0,22
Rang	#312	Overall
	#21	Suchmaschinen

Punkte	0,20
Rang	#319	Overall
	#27	Time Series DBMS

Punkte	0,54
Rang	#250	Overall
	#114	Relational DBMS

Website

bitnine.net/agensgraph

manticoresearch.com

splicemachine.com

Technische Dokumentation

bitnine.net/documentation

manual.manticoresearch.com

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

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Bitnine Global Inc.

Manticore Software

Open Source, formerly Basho Technologies

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2016

2017

2015

2014

Aktuelle Version

2.1, Dezember 2018

6.0, Februar 2023

3.0.0, September 2022

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

GPL Version 2

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

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++

Erlang

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Windows

Linux
OS X

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

depending on used data model

Fixed schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Int, Bigint, Float, Timestamp, Bit, Int array, Bigint array, JSON, Boolean

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Can index from XML

nein

Sekundärindizes

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

yes, limited

APIs und andere Zugriffskonzepte

Cypher Query Language
JDBC

Binary API
RESTful HTTP/JSON API
RESTful HTTP/SQL API
SQL over MySQL

HTTP API
Native Erlang Interface

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
JavaScript
Python

Elixir
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

user defined functions

Erlang

Java

Triggers

nein

pre-commit hooks and post-commit hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

nein, aber über Tabellenvererbung möglich

Sharding

Aufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.

Sharding

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Synchronous replication based on Galera library

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

isolated transactions for atomic changes and binary logging for safe writes

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Manticore-Index gespeichert.

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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Integrating Manticore Search with Apache Superset
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26. August 2021, The Register

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19. Januar 2021, Datanami

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18. September 2019, Towards Data Science

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