DBMS > GeoMesa vs. Manticore Search vs. Qdrant

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Manticore Search vs. Qdrant

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

A high-performance vector database with neural network or semantic-based matching

Primäres Datenbankmodell

Spatial DBMS

Suchmaschine

Vektor DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

using the Manticore Columnar Library

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

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

Punkte	0,22
Rang	#312	Overall
	#21	Suchmaschinen

Punkte	1,16
Rang	#175	Overall
	#6	Vektor DBMS

Website

www.geomesa.org

manticoresearch.com

github.com/qdrant/qdrant
qdrant.tech

Technische Dokumentation

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

manual.manticoresearch.com

qdrant.tech/documentation

Entwickler

CCRi und Andere

Manticore Software

Qdrant

Erscheinungsjahr

2014

2017

2021

Aktuelle Version

4.0.5, Februar 2024

6.0, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

GPL Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

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

Scala

C++

Rust

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
macOS
Windows

Docker
Linux
macOS
Windows

Datenschema

Fixed schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

Numbers, Strings, Geo, 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

nein

Sekundärindizes

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

Keywords, numberic ranges, geo, full-text

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

gRPC
OpenAPI 3.0
RESTful HTTP/JSON API

OpenAPI 3.0

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

user defined functions

Triggers

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

Synchronous replication based on Galera library

Collection-level replication

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

abhängig von Storage layer

Eventual Consistency, tunable 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

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

abhängig von Storage layer

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

nein

Key-based authentication

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

DB-Engines Blog Posts

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

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

Google's Gemini comes to databases
9. April 2024, Yahoo Canada Shine On

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

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

bereitgestellt von Google News

Open source vector database startup Qdrant raises $28M
23. Januar 2024, TechCrunch

Qdrant offers managed vector database for hybrid clouds
16. April 2024, InfoWorld

Qdrant Hybrid Cloud is Now Available for OCI Customers: Managed Vector Search Engine for Data-Sensitive AI ...
16. April 2024, Oracle

Open-source vector database Qdrant launches hybrid cloud for enterprise AI apps
16. April 2024, SiliconANGLE News

Qdrant launches first vector database as a managed hybrid cloud
16. April 2024, VentureBeat

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk