DBMS > Heroic vs. Hive vs. Manticore Search

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. Hive vs. Manticore Search

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

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

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

using the Manticore Columnar Library

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

Punkte	0,57
Rang	#250	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	62,59
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	0,23
Rang	#317	Overall
	#21	Suchmaschinen

Website

github.com/spotify/heroic

hive.apache.org

manticoresearch.com

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

manual.manticoresearch.com

Entwickler

Spotify

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Manticore Software

Erscheinungsjahr

2014

2012

2017

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

6.0, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2

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

Java

C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

FreeBSD
Linux
macOS
Windows

Datenschema

schemafrei

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

via Elasticsearch

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

JDBC
ODBC
Thrift

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

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
PHP
Python

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

user defined functions

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Synchronous replication based on Galera library

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

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

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

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

DB-Engines Blog Posts

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

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