DBMS > Atos Standard Common Repository vs. EsgynDB vs. Greenplum vs. Manticore Search

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. EsgynDB vs. Greenplum vs. Manticore Search

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

This system has been discontinued and will be removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Highly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networks

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database

A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Time Series DBMS

using the Manticore Columnar Library

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

Punkte	0,15
Rang	#325	Overall
	#144	Relational DBMS

Punkte	7,71
Rang	#46	Overall
	#29	Relational DBMS

Punkte	0,23
Rang	#301	Overall
	#21	Suchmaschinen

Website

atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository

www.esgyn.cn

greenplum.org

manticoresearch.com

Technische Dokumentation

docs.greenplum.org

manual.manticoresearch.com

Entwickler

Atos Convergence Creators

Esgyn

Pivotal Software Inc.

Manticore Software

Erscheinungsjahr

2016

2015

2005

2017

Aktuelle Version

1703

7.0.0, September 2023

6.0, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL 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

Java

C++, Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux

FreeBSD
Linux
macOS
Windows

Datenschema

Schema and schema-less with LDAP views

Fixed schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

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

XML Unterstützung

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

nein

seit Version 4.2

Can index from XML

Sekundärindizes

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

LDAP

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

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

Unterstützte Programmiersprachen

All languages with LDAP bindings

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C
Java
Perl
Python
R

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

user defined functions

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Source-Replica Replikation

Synchronous replication based on Galera library

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of specific operations

ACID

isolated transactions for atomic changes and binary logging for safe writes

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

LDAP bind authentication

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.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Chapter 1. Introducing the Greenplum Database
6. Dezember 2018, oreilly.com

VMware Greenplum on AWS: Parallel Postgres for Enterprise Analytics at Scale
9. September 2019, AWS Blog

Greenplum 6 ventures outside the analytic box
19. März 2019, ZDNet

EMC and Greenplum Dress Elephant for IT Parade
8. Dezember 2011, WIRED

EMC Introduces Breakthrough 'Big Data' Computing System
13. Oktober 2010, PR Newswire

bereitgestellt von Google News

Comparing Meilisearch and Manticore Search Using Key Benchmarks
2. Mai 2023, hackernoon.com

Manticore is a Faster Alternative to Elasticsearch in C++
25. Juli 2022, hackernoon.com

Integrating Manticore Search with Apache Superset
8. August 2023, hackernoon.com

Highlighting in Search Results
24. Mai 2020, hackernoon.com

40 Stories To Learn About Elasticsearch
27. April 2023, hackernoon.com

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk