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Vergleich der Systemeigenschaften HarperDB vs. Manticore Search vs. PlanetScale vs. PostgreSQL

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Ultra-low latency distributed database with an intuitive REST API supporting NoSQL and SQL (including joins). Deployment of functions and databases simultaneously with a consolidated node-level architecture.

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

Scalable, distributed, serverless MySQL database platform built on top of Vitess

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Entwickelt als objektorientiertes DBMS, im Laufe der Zeit um 'Standards' wie SQL erweitert

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Suchmaschine

Relational DBMS

mit objektorientierten Erweiterungen, z.B.: benutzerdefinierte Datentypen/Funktionen und Vererbung. Key/Value handling mit hstore Modul.

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

using the Manticore Columnar Library

Document Store
Spatial DBMS

Document Store
Graph DBMS

with Apache Age
Spatial DBMS
Vektor DBMS

with pgvector extension

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

Punkte	0,55
Rang	#248	Overall
	#38	Document Stores

Punkte	0,22
Rang	#312	Overall
	#21	Suchmaschinen

Punkte	1,59
Rang	#151	Overall
	#70	Relational DBMS

Punkte	645,54
Rang	#4	Overall
	#4	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.harperdb.io/docs

manual.manticoresearch.com

planetscale.com/docs

www.postgresql.org/docs

Entwickler

HarperDB

Manticore Software

PlanetScale

PostgreSQL Global Development Group

www.postgresql.org/developer

Erscheinungsjahr

2017

2020

1989

1989: Postgres, 1996: PostgreSQL

Aktuelle Version

3.1, August 2021

6.0, Februar 2023

16.3, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free community edition available

Open Source

GPL Version 2

kommerziell

Open Source

BSD

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.

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Implementierungssprache

Node.js

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X

FreeBSD
Linux
macOS
Windows

Docker
Linux
macOS

FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OpenBSD
OS X
Solaris
Unix
Windows

Datenschema

dynamic schema

Fixed schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

JSON data types

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

specific XML-type available, but no XML query functionality.

Sekundärindizes

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

SQL-like data manipulation statements

SQL-like query language

mit proprietären Erweiterungen

Standard mit zahlreichen Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
React Hooks
RESTful HTTP/JSON API
WebSocket

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

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
MatLab
Objective C
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Swift

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

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Custom Functions

since release 3.1

user defined functions

proprietäre Syntax

benutzerdefinierte Funktionen

realisiert z.B. mit spezifischer Sprache PL/pgSQL, aber auch andere Sprachen möglich (Perl, Python, Tcl, etc.)

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

A table resides as a whole on one (or more) nodes in a cluster

Sharding

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

Sharding

partitioning by range, list and (since PostgreSQL 11) by hash

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

the nodes on which a table resides can be defined

Synchronous replication based on Galera library

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation

andere Varianten durch Verwendung von 3rd party - tools

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of specific operations

isolated transactions for atomic changes and binary logging for safe writes

ACID at shard level

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, using LMDB

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

Access rights for users and roles

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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.

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