DBMS > Alibaba Cloud AnalyticDB for PostgreSQL vs. Graphite vs. JaguarDB vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Alibaba Cloud AnalyticDB for PostgreSQL vs. Graphite vs. JaguarDB vs. WakandaDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An online MPP (Massively Parallel Processing) data warehousing service based on Greenplum

Data logging and graphing tool for time series data

The storage layer (fixed size database) is called Whisper

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Key-Value Store
Vektor DBMS

Object oriented DBMS

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

Punkte	0,76
Rang	#220	Overall
	#102	Relational DBMS

Punkte	4,83
Rang	#67	Overall
	#4	Time Series DBMS

Punkte	0,06
Rang	#381	Overall
	#59	Key-Value Stores
	#14	Vektor DBMS

Punkte	0,10
Rang	#356	Overall
	#16	Object oriented DBMS

Website

www.alibabacloud.com/product/hybriddb-postgresql

github.com/graphite-project/graphite-web

www.jaguardb.com

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

www.alibabacloud.com/help/en/analyticdb-for-postgresql/latest/product-introduction-overview

graphite.readthedocs.io

www.jaguardb.com/support.html

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Alibaba / Pivotal Software Inc. / PostgreSQL Global Development Group

Chris Davis

DataJaguar, Inc.

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2016

2006

2015

2012

Aktuelle Version

3.3 July 2023

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL V3.0

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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

Python

C++

the server part. Clients available in other languages

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
Unix

Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

HTTP API
Sockets

JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Perl
Python
R

JavaScript (Node.js)
Python

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implicit feature of the cloud service

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Implicit feature of the cloud service

keine

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

locking

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

nein

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

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Weitere Ressourcen

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4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

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1. Juni 2015, Paul Andlinger

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27. März 2024, KrASIA

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29. Oktober 2019, TechTarget

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23. Januar 2015, InfoQ.com

The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
10. Dezember 2018, Uber

The value of time series data and TSDBs
10. Juni 2021, InfoWorld

Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata
2. September 2019, CNX Software

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