DBMS > Lovefield vs. Manticore Search vs. Netezza vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Lovefield vs. Manticore Search vs. Netezza vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

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

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

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

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

using the Manticore Columnar Library

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

Punkte	0,32
Rang	#290	Overall
	#132	Relational DBMS

Punkte	0,23
Rang	#317	Overall
	#21	Suchmaschinen

Punkte	10,18
Rang	#46	Overall
	#29	Relational DBMS

Punkte	0,71
Rang	#231	Overall
	#9	RDF Stores

Website

google.github.io/lovefield

manticoresearch.com

www.ibm.com/products/netezza

rdf4j.org

Technische Dokumentation

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

manual.manticoresearch.com

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Google

Manticore Software

IBM

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

Erscheinungsjahr

2014

2017

2000

2004

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

6.0, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL Version 2

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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

JavaScript

C++

Java

Server Betriebssysteme

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

FreeBSD
Linux
macOS
Windows

Linux

In Appliance inkludiert

Linux
OS X
Unix
Windows

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 query language

via JavaScript builder pattern

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
ODBC
OLE DB

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

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

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

user defined functions

Triggers

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

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

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Synchronous replication based on Galera library

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

isolated transactions for atomic changes and binary logging for safe writes

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

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

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Vector Search in Databases: FOSDEM's Presentation on Manticore Vector Search
21. Februar 2024, hackernoon.com

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

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

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

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

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IBM announces availability of the high-performance, cloud-native Netezza Performance Server as a Service on AWS
11. Juli 2023, ibm.com

AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off
1. August 2023, The Register

Migrating your Netezza data warehouse to Amazon Redshift | Amazon Web Services
27. Mai 2020, AWS Blog

U.S. Navy Chooses Yellowbrick, Sunsets IBM Netezza
22. März 2023, Business Wire

Tackling AI's data challenges with IBM databases on AWS
14. März 2024, ibm.com

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