DBMS > Bangdb vs. Dgraph vs. JSqlDb vs. Manticore Search

Vergleich der Systemeigenschaften Bangdb vs. Dgraph vs. JSqlDb vs. Manticore Search

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

JSqlDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Converged and high performance database for device data, events, time series, document and graph

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

JavaScript Query Language Database, stores JavaScript objects and primitives

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Graph DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

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	#334	Overall
	#45	Document Stores
	#31	Graph DBMS
	#31	Time Series DBMS

Punkte	1,48
Rang	#158	Overall
	#15	Graph DBMS

Punkte	0,23
Rang	#317	Overall
	#21	Suchmaschinen

Website

bangdb.com

dgraph.io

jsqldb.org (offline)

manticoresearch.com

Technische Dokumentation

docs.bangdb.com

dgraph.io/docs

manual.manticoresearch.com

Entwickler

Sachin Sinha, BangDB

Dgraph Labs, Inc.

Konrad von Backstrom

Manticore Software

Erscheinungsjahr

2012

2016

2018

2017

Aktuelle Version

BangDB 2.0, October 2021

0.8, Dezember 2018

6.0, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD 3

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

C, C++

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Windows

Datenschema

schemafrei

Fixed schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events

nein

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

Can index from XML

Sekundärindizes

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

nein

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

SQL like support with command line tool

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

GraphQL query language
gRPC (using protocol buffers) API
HTTP API

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

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Python

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

JavaScript

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

functions in JavaScript

user defined functions

Triggers

yes, Notifications (with Streaming only)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithm

keine

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

selectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)

Synchronous replication via Raft

keine

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

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

isolated transactions for atomic changes and binary logging for safe writes

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

using RocksDB

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

yes, run db with in-memory only mode

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes (enterprise version only)

nein

Planned for future releases

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

Dgraph on AWS: Setting up a horizontally scalable graph database | Amazon Web Services
1. September 2020, AWS Blog

Dgraph Raises $6M in Seed Funding
20. Juli 2022, FinSMEs

Dgraph launches Slash GraphQL, a GraphQL-native database Backend-as-a-Service
10. September 2020, TechCrunch

Dgraph Rises to the Top Graph Database on GitHub With 11 G2 Badges and 11M Downloads
26. Mai 2021, Business Wire

bereitgestellt von Google News

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

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

Clickhouse vs Elasticsearch vs Manticore Search Query Times With a 1.7B NYC Taxi Rides Benchmark
1. Juni 2022, hackernoon.com

8 Google Alternatives: How to Search Crypto, the Dark Web, More
1. Februar 2023, Gizmodo

TF-IDF in a nutshell. Understanding TF-IDF evolution in 5… | by Sergey Nikolaev
13. April 2020, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk