DBMS > GeoMesa vs. Machbase Neo vs. Manticore Search vs. Solr vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Machbase Neo vs. Manticore Search vs. Solr vs. Sphinx

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.

TimeSeries DBMS for AIoT and BigData

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

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Open Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken

Primäres Datenbankmodell

Spatial DBMS

Time Series DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

using the Manticore Columnar Library

Spatial DBMS

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

Punkte	0,78
Rang	#213	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	0,12
Rang	#339	Overall
	#30	Time Series DBMS

Punkte	0,22
Rang	#312	Overall
	#21	Suchmaschinen

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

Technische Dokumentation

www.geomesa.org/documentation/stable/user/index.html

machbase.com/dbms

manual.manticoresearch.com

solr.apache.org/resources.html

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

CCRi und Andere

Machbase

Manticore Software

Apache Software Foundation

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2014

2013

2017

2006

2001

Aktuelle Version

4.0.5, Februar 2024

V8.0, August 2023

6.0, Februar 2023

9.6.0, April 2024

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

free test version available

Open Source

GPL Version 2

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

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

Scala

C++

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Läuft als Servlet in einem Servlet Container (z.B. Tomcat, Jetty ist inkludiert)

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

Fixed schema

Dynamic Fields enables on-the-fly addition of new fields

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

mit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typing

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

Sekundärindizes

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

Solr Parallel SQL Interface

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
HTTP REST
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC

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

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
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

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

user defined functions

Java plugins

nein

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

Sharding

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

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

selectable replication factor

Synchronous replication based on Galera library

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

spark-solr: github.com/lucidworks/spark-solr and streaming expressions to reduce

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

abhängig von Storage layer

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

isolated transactions for atomic changes and binary logging for safe writes

optimistic Locking

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Manticore-Index gespeichert.

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

abhängig von Storage layer

volatile and lookup table

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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.

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