DBMS > Kinetica vs. Manticore Search vs. RDF4J vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften Kinetica vs. Manticore Search vs. RDF4J vs. VoltDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

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

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

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

Spatial DBMS
Time Series DBMS

Time Series DBMS

using the Manticore Columnar Library

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

Punkte	0,64
Rang	#236	Overall
	#109	Relational DBMS

Punkte	0,22
Rang	#312	Overall
	#21	Suchmaschinen

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	1,44
Rang	#158	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.kinetica.com

manual.manticoresearch.com

rdf4j.org/documentation

docs.voltdb.com

Entwickler

Kinetica

Manticore Software

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2012

2017

2004

2010

Aktuelle Version

7.1, August 2021

6.0, Februar 2023

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPL Version 2

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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

C, C++

C++

Java

Java, C++

Server Betriebssysteme

Linux

FreeBSD
Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X

for development

Datenschema

Fixed schema

RDF Schemas

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

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

nein

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

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

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

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

Java
PHP
Python

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

user defined functions

Java

Triggers

triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Synchronous replication based on Galera library

keine

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

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

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

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

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.

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

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

GPU vRAM or System RAM

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

nein

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

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30. Januar 2014, Datanami

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29. Januar 2015, ADT Magazine

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