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DBMS > Apache Druid vs. EsgynDB vs. Google Cloud Firestore vs. RRDtool vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. EsgynDB vs. Google Cloud Firestore vs. RRDtool vs. Trafodion

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Druid  Xaus Vergleich ausschliessenEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Firestore  Xaus Vergleich ausschliessenRRDtool  Xaus Vergleich ausschliessenTrafodion  Xaus Vergleich ausschliessen
Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungOpen-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality dataEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionCloud Firestore is an auto-scaling document database for storing, syncing, and querying data for mobile and web apps. It offers seamless integration with other Firebase and Google Cloud Platform products.Industry standard data logging and graphing tool for time series data. RRD is an acronym for round-robin database. infoThe data is stored in a circular buffer, thus the system storage footprint remains constant over time.Transactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellRelational DBMS
Time Series DBMS
Relational DBMSDocument StoreTime Series DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte3,34
Rang#88  Overall
#48  Relational DBMS
#7  Time Series DBMS
Punkte0,16
Rang#329  Overall
#146  Relational DBMS
Punkte7,85
Rang#51  Overall
#8  Document Stores
Punkte1,87
Rang#136  Overall
#11  Time Series DBMS
Websitedruid.apache.orgwww.esgyn.cnfirebase.google.com/­products/­firestoreoss.oetiker.ch/­rrdtooltrafodion.apache.org
Technische Dokumentationdruid.apache.org/­docs/­latest/­designfirebase.google.com/­docs/­firestoreoss.oetiker.ch/­rrdtool/­doctrafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerApache Software Foundation and contributorsEsgynGoogleTobias OetikerApache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr20122015201719992014
Aktuelle Version29.0.1, April 20241.8.0, 20222.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache license v2kommerziellkommerziellOpen Source infoGPL V2 and FLOSSOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC++, JavaC infoImplementations in Java (e.g. RRD4J) and C# availableC++, Java
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Unix
LinuxgehostetHP-UX
Linux
Linux
Datenschemaja infoschema-less columns are supportedjaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaNumeric data onlyja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein infoExporting into and restoring from XML files possiblenein
Sekundärindizesjajajaneinja
SQL infoSupport of SQLSQL for queryingjaneinneinja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
RESTful HTTP/JSON API
ADO.NET
JDBC
ODBC
Android
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
In-process Library
Pipes
ADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenClojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetGo
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python
C infowith librrd library
C# infowith a different implementation of RRDTool
Java infowith a different implementation of RRDTool
JavaScript (Node.js) infowith a different implementation of RRDTool
Lua
Perl
PHP infowith a wrapper library
Python
Ruby
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinJava Stored Proceduresyes, Firebase Rules & Cloud FunctionsneinJava Stored Procedures
Triggersneinneinyes, with Cloud Functionsneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infomanual/auto, time-basedShardingShardingkeineSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja, durch HDFS, S3 oder andere Storage EnginesMulti-source replication between multi datacentersMulti-Source Replikationkeineja, durch HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinjaUsing Cloud Dataflowneinja infomittels user defined functions und HBase
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate ConsistencykeineImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDjaneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja infoby using the rrdcached daemonja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleRBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and systemBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth.neinBenutzer 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

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Weitere Ressourcen
Apache DruidEsgynDBGoogle Cloud FirestoreRRDtoolTrafodion
DB-Engines Blog Posts

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

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

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

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24. November 2017, TechRepublic

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16. Januar 2023, Help Net Security

Installation Guide for Collectd and Collectd-Web to Monitor Server Resources in Linux
29. November 2017, Linux.com

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2. November 2016, KDnuggets

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7. April 2022, Embedded Computing Design

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