DBMS > BigObject vs. Manticore Search vs. Microsoft Azure AI Search vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Manticore Search vs. Microsoft Azure AI Search vs. SwayDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

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

Search-as-a-service for web and mobile app development

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Suchmaschine

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

using the Manticore Columnar Library

Vektor DBMS

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

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

Punkte	0,22
Rang	#312	Overall
	#21	Suchmaschinen

Punkte	5,59
Rang	#63	Overall
	#7	Suchmaschinen

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Website

bigobject.io

manticoresearch.com

azure.microsoft.com/en-us/services/search

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

manual.manticoresearch.com

learn.microsoft.com/en-us/azure/search

Entwickler

BigObject, Inc.

Manticore Software

Microsoft

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2015

2017

2015

2018

Aktuelle Version

6.0, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

GPL Version 2

kommerziell

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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++

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

FreeBSD
Linux
macOS
Windows

gehostet

Datenschema

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

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

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

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

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

C#
Java
JavaScript
Python

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

user defined functions

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

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

Sharding

Implicit feature of the cloud service

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Synchronous replication based on Galera library

Implicit feature of the cloud service

keine

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

isolated transactions for atomic changes and binary logging for safe writes

nein

Atomic execution of operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

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

nein

using Azure authentication

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

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

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

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9. April 2024, Yahoo Canada Shine On

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25. Juli 2022, hackernoon.com

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

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Announcing updates to Azure AI Search to help organizations build and scale generative AI applications
4. April 2024, Microsoft

Public Preview of Azure OpenAI and AI Search in-app connectors for Logic Apps (Standard) | Azure updates
2. April 2024, Microsoft

Microsoft’s Azure AI Search updated with increased storage, vector index size
5. April 2024, InfoWorld

Bring your data to Copilot for Microsoft 365 with .NET plugins and Azure AI Search
29. Februar 2024, learn.microsoft.com

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15. November 2023, Microsoft

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