DBMS > Amazon DynamoDB vs. OpenTSDB vs. Prometheus vs. Riak KV vs. TimescaleDB

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DynamoDB vs. OpenTSDB vs. Prometheus vs. Riak KV vs. TimescaleDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Gehostetes, skalierbares Datenbankservice von Amazon; die Daten werden in der Amazon Cloud gespeichert

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase

Open Source Timeseries DBMS und Monitoring System

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Time Series DBMS

Key-Value Store

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

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	74,45
Rang	#17	Overall
	#3	Document Stores
	#2	Key-Value Stores

Punkte	1,68
Rang	#142	Overall
	#12	Time Series DBMS

Punkte	7,69
Rang	#50	Overall
	#3	Time Series DBMS

Punkte	4,01
Rang	#79	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	4,46
Rang	#71	Overall
	#5	Time Series DBMS

Website

aws.amazon.com/dynamodb

opentsdb.net

prometheus.io

www.timescale.com

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/dynamodb

opentsdb.net/docs/build/html/index.html

prometheus.io/docs

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

docs.timescale.com

Entwickler

Amazon

derzeit von Yahoo und anderen gewartet

OpenSource, formerly Basho Technologies

Timescale

Erscheinungsjahr

2012

2011

2015

2009

2017

Aktuelle Version

3.2.0, Dezember 2022

2.15.0, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlos bis zu einer gewissen Anzahl von Datenbankoperationen

Open Source

LGPL

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

Open Source

Apache 2.0

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

Java

Erlang

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
Windows

Linux
OS X

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

numerische Daten für Metriken, Strings für Tags

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

nein

full PostgreSQL SQL syntax

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

HTTP API
Telnet API

RESTful HTTP/JSON API

HTTP API
Native Erlang Interface

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
ColdFusion
Erlang
Groovy
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby

Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby

.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

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Erlang

benutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell

Triggers

by integration with AWS Lambda

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf HBase

Sharding

kein "single point of failure"

yes, across time and space (hash partitioning) attributes

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

mittels Federation

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

kann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werden

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

kann bei LeseOperationen spezifiziert werden

Immediate Consistency

basierend auf HBase

keine

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

ACID across one or more tables within a single AWS account and region

nein

ACID

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

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbar

nein

yes, using Riak Security

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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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Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

Increased popularity for consuming DBMS services out of the cloud
2. Oktober 2015, Paul Andlinger

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Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

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