DBMS > BigObject vs. EsgynDB vs. Graph Engine vs. Manticore Search

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. EsgynDB vs. Graph Engine vs. Manticore Search

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

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

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

using the Manticore Columnar Library

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

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	0,61
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

Punkte	0,22
Rang	#312	Overall
	#21	Suchmaschinen

Website

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

www.graphengine.io/docs/manual

manual.manticoresearch.com

Entwickler

BigObject, Inc.

Esgyn

Microsoft

Manticore Software

Erscheinungsjahr

2015

2010

2017

Aktuelle Version

6.0, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Open Source

MIT License

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++, Java

.NET and C

C++

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux

.NET

FreeBSD
Linux
macOS
Windows

Datenschema

Fixed schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

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

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C#
C++
F#
Visual Basic

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

Java Stored Procedures

user defined functions

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontale Partitionierung

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-source replication between multi datacenters

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

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

isolated transactions for atomic changes and binary logging for safe writes

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

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

nein

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

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27. Februar 2019, Data Science Central

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