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DBMS > Amazon Neptune vs. BigObject vs. Manticore Search vs. Solr

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Neptune vs. BigObject vs. Manticore Search vs. Solr

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Neptune  Xaus Vergleich ausschliessenBigObject  Xaus Vergleich ausschliessenManticore Search  Xaus Vergleich ausschliessenSolr  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungFast, reliable graph database built for the cloudAnalytic DBMS für Echtzeitberechnungen und QueriesMulti-storage database for search, including full-text search.Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene
Primäres DatenbankmodellGraph DBMS
RDF Store
Relational DBMS infoEin hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werdenSuchmaschineSuchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleTime Series DBMS infousing the Manticore Columnar LibrarySpatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,29
Rang#113  Overall
#9  Graph DBMS
#5  RDF Stores
Punkte0,19
Rang#329  Overall
#146  Relational DBMS
Punkte0,29
Rang#302  Overall
#21  Suchmaschinen
Punkte41,02
Rang#24  Overall
#3  Suchmaschinen
Websiteaws.amazon.com/­neptunebigobject.iomanticoresearch.comsolr.apache.org
Technische Dokumentationaws.amazon.com/­neptune/­developer-resourcesdocs.bigobject.iomanual.manticoresearch.comsolr.apache.org/­resources.html
EntwicklerAmazonBigObject, Inc.Manticore SoftwareApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2017201520172006
Aktuelle Version6.0, Februar 20239.6.1, Mai 2024
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziellkommerziell infokostenlose community edition verfügbarOpen Source infoGPL Version 2Open Source infoApache Version 2
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++Java
Server BetriebssystemegehostetLinux infodistributed as a docker-image
OS X infodistributed as a docker-image (boot2docker)
Windows infodistributed as a docker-image (boot2docker)
FreeBSD
Linux
macOS
Windows
Alle Betriebssysteme mit einer Java VM infoLäuft als Servlet in einem Servlet Container (z.B. Tomcat, Jetty ist inkludiert)
DatenschemaschemafreijaFixed schemaja infoDynamic Fields enables on-the-fly addition of new fields
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaInt, Bigint, Float, Timestamp, Bit, Int array, Bigint array, JSON, Booleanja infomit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typing
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinCan index from XMLja
Sekundärindizesneinjaja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldernja infoAlle Suchfelder werden automatisch indiziert
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query languageSolr Parallel SQL Interface
APIs und andere ZugriffskonzepteOpenCypher
RDF 1.1 / SPARQL 1.1
TinkerPop Gremlin
fluentd
ODBC
RESTful HTTP API
Binary API
RESTful HTTP/JSON API
RESTful HTTP/SQL API
SQL over MySQL
Java API
RESTful HTTP/JSON API
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
Go
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby
Scala
Elixir
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
.Net
Erlang
Java
JavaScript
jede Sprache, die Sockets und entweder XML oder JSON unterstützt
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinLuauser defined functionsJava plugins
Triggersneinneinneinja infoUser configurable commands triggered on index changes
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeinekeineSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.Sharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-availability zones high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicas within a single region. Global database clusters consists of a primary write DB cluster in one region, and up to five secondary read DB clusters in different regions. Each secondary region can have up to 16 reader instances.keineSynchronous replication based on Galera libraryja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinspark-solr: github.com/­lucidworks/­spark-solr and streaming expressions to reduce
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencykeineEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infoRelationships in graphsja infoautomatically between fact table and dimension tablesneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinja infoisolated transactions for atomic changes and binary logging for safe writesoptimistic Locking
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja infoRead/write lock on objects (tables, trees)jaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenja infowith encyption-at-restjaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Manticore-Index gespeichert.ja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users and roles can be defined via the AWS Identity and Access Management (IAM)neinneinja

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
Amazon NeptuneBigObjectManticore SearchSolr
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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