DBMS > Apache Impala vs. Graphite vs. Hawkular Metrics vs. MaxDB vs. MonetDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Graphite vs. Hawkular Metrics vs. MaxDB vs. MonetDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Data logging and graphing tool for time series data

The storage layer (fixed size database) is called Whisper

Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.

A robust and reliable RDBMS optimized to run all major SAP solutions

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	10,63
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	5,19
Rang	#62	Overall
	#4	Time Series DBMS

Punkte	0,01
Rang	#377	Overall
	#39	Time Series DBMS

Punkte	2,15
Rang	#115	Overall
	#55	Relational DBMS

Punkte	1,72
Rang	#135	Overall
	#62	Relational DBMS

Website

impala.apache.org

github.com/graphite-project/graphite-web

www.hawkular.org

maxdb.sap.com

www.monetdb.org

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

graphite.readthedocs.io

www.hawkular.org/hawkular-metrics/docs/user-guide

maxdb.sap.com/documentation

www.monetdb.org/Documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Chris Davis

Community supported by Red Hat

SAP, acquired from Software AG (Adabas-D) in 1997

MonetDB BV

Erscheinungsjahr

2013

2006

2014

1984

2004

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

7.9.10.12, Februar 2024

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Open Source

Mozilla Public License 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

C++

Python

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Unix

Linux
OS X
Windows

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

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

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

HTTP API
Sockets

HTTP REST

ADO.NET
JDBC
ODBC
WebDAV

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

JavaScript (Node.js)
Python

Go
Java
Python
Ruby

.Net
C#
Java
Perl
PHP
Python

C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

yes, in SQL, C, R

Triggers

nein

via Hawkular Alerting

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

basierend auf Cassandra

keine

Sharding via remote tables

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Source-Replica Replikation

keine

Source-replica replication available in experimental status

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

keine

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

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

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Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
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27. Oktober 2017, KDnuggets

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29. Oktober 2019, TechTarget

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

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23. Januar 2015, InfoQ.com

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2. September 2019, CNX Software

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30. Dezember 2020, AWS Blog

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21. März 2022, TechTarget

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24. September 2015, e3mag.com

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31. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

PostgreSQL, MonetDB, and Too-Big-for-Memory Data in R — Part I
6. April 2018, Data Science Central

How MonetDB/X100 Exploits Modern CPU Performance
14. Januar 2020, Towards Data Science

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4. September 2019, Open Source For You

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25. Mai 2022, The Register

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