DBMS > Manticore Search vs. NSDb vs. Spark SQL vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Manticore Search vs. NSDb vs. Spark SQL vs. Transbase

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Suchmaschine

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

using the Manticore Columnar Library

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

Punkte	0,23
Rang	#317	Overall
	#21	Suchmaschinen

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

Punkte	19,15
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,15
Rang	#337	Overall
	#147	Relational DBMS

Website

manticoresearch.com

nsdb.io

spark.apache.org/sql

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

manual.manticoresearch.com

nsdb.io/Architecture

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Manticore Software

Apache Software Foundation

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2017

2014

1987

Aktuelle Version

6.0, Februar 2023

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPL Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Development Lizenz gratis

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++

Java, Scala

Scala

C und C++

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
macOS
Windows

Linux
macOS

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

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

Can index from XML

nein

Sekundärindizes

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

all fields are automatically indexed

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

gRPC
HTTP REST
WebSocket

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
Scala

Java
Python
R
Scala

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

user defined functions

nein

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

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Synchronous replication based on Galera library

keine

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

isolated transactions for atomic changes and binary logging for safe writes

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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.

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

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8. August 2023, hackernoon.com

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24. Januar 2024, AWS Blog

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1. April 2024, Simplilearn

1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
23. Dezember 2023, Towards Data Science

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18. Oktober 2023, AWS Blog

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