DBMS > Heroic vs. Manticore Search vs. NSDb vs. TigerGraph vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. Manticore Search vs. NSDb vs. TigerGraph vs. VoltDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

A complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

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	0,23
Rang	#317	Overall
	#21	Suchmaschinen

Punkte	0,00
Rang	#396	Overall
	#42	Time Series DBMS

Punkte	1,83
Rang	#141	Overall
	#13	Graph DBMS

Punkte	1,46
Rang	#159	Overall
	#74	Relational DBMS

Website

github.com/spotify/heroic

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

manual.manticoresearch.com

nsdb.io/Architecture

docs.tigergraph.com

docs.voltdb.com

Entwickler

Spotify

Manticore Software

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2014

2017

2010

Aktuelle Version

6.0, Februar 2023

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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++

Java, Scala

C++

Java, C++

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
macOS
Windows

Linux
macOS

Linux

Linux
OS X

for development

Datenschema

schemafrei

Fixed schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

yes: int, bigint, decimal, string

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

via Elasticsearch

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

SQL-like query language (GSQL)

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

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

gRPC
HTTP REST
WebSocket

GSQL (TigerGraph Query Language)
Kafka
RESTful HTTP/JSON API

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
Scala

C++
Java

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

user defined functions

nein

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Synchronous replication based on Galera library

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

isolated transactions for atomic changes and binary logging for safe writes

nein

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Using Apache Lucene

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Role-based access control

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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

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

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

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

TF-IDF in a nutshell. Understanding TF-IDF evolution in 5… | by Sergey Nikolaev
13. April 2020, Towards Data Science

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New TigerGraph CEO Refocuses Efforts on Enterprise Customers
31. Juli 2023, Datanami

TigerGraph update adds enterprise-scale capabilities
31. Oktober 2023, TechTarget

TigerGraph Bolsters DB for Enterprise Graph Workloads
1. November 2023, Datanami

Aerospike takes on Neo4j and TigerGraph with launch of graph database
20. Juni 2023, SiliconANGLE News

TigerGraph partners with Pascal as master distributor for APJ region
10. Januar 2024, VnExpress International

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Unveiling Volt Active Data's game-changing approach to limitless app performance
16. Oktober 2023, YourStory

VoltDB Launches Active(N) Lossless Cross Data Center Replication
31. August 2021, PR Newswire

VoltDB Turns to Real-Time Analytics with NewSQL Database
30. Januar 2014, Datanami

VoltDB Adds Geospatial Support, Cross-Site Replication
28. Januar 2016, The New Stack

VoltDB Aims for Fast Big Data Development -- ADTmag
29. Januar 2015, ADT Magazine

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