DBMS > AgensGraph vs. Apache Impala vs. Prometheus vs. Riak KV

Vergleich der Systemeigenschaften AgensGraph vs. Apache Impala vs. Prometheus vs. Riak KV

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Multi-model database supporting relational and graph data models and built upon PostgreSQL

Analytic DBMS für Hadoop

Open Source Timeseries DBMS und Monitoring System

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Relational DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	0,16
Rang	#333	Overall
	#30	Graph DBMS
	#146	Relational DBMS

Punkte	14,03
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	7,92
Rang	#51	Overall
	#2	Time Series DBMS

Punkte	4,44
Rang	#80	Overall
	#9	Key-Value Stores

Website

bitnine.net/agensgraph

impala.apache.org

prometheus.io

Technische Dokumentation

bitnine.net/documentation

impala.apache.org/impala-docs.html

prometheus.io/docs

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

Entwickler

Bitnine Global Inc.

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

OpenSource, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2016

2013

2015

2009

Aktuelle Version

2.1, Dezember 2018

4.1.0, Juni 2022

3.2.0, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

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++

Erlang

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

Linux
Windows

Linux
OS X

Datenschema

depending on used data model

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Importieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Cypher Query Language
JDBC

JDBC
ODBC

RESTful HTTP/JSON API

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
JavaScript
Python

All languages supporting JDBC/ODBC

.Net
C++
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Ruby

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Erlang

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

nein, aber über Tabellenvererbung möglich

Sharding

kein "single point of failure"

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

mittels Federation

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

keine

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

nein

yes, using Riak Security

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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17. Juli 2023, The New Stack

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1. Februar 2024, Linux Journal

Consider Grafana vs. Prometheus for your time-series tools
18. Oktober 2021, TechTarget

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24. Juli 2021, hackernoon.com

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22. September 2023, InformationWeek

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13. Januar 2015, Data Center Knowledge

A Critique of Resizable Hash Tables: Riak Core & Random Slicing
26. August 2018, InfoQ.com

Riak NoSQL snapped up by Bet365
12. September 2017, ComputerWeekly.com

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28. Mai 2015, DatacenterDynamics

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