DBMS > Apache Kylin vs. BigObject vs. Cubrid vs. Graphite

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Kylin vs. BigObject vs. Cubrid vs. Graphite

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A distributed analytics engine for big data, providing a SQL interface and multi-dimensional analysis (OLAP) and leveraging the Hadoop stack

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

Data logging and graphing tool for time series data

The storage layer (fixed size database) is called Whisper

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	1,25
Rang	#170	Overall
	#77	Relational DBMS

Punkte	0,19
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	1,04
Rang	#187	Overall
	#87	Relational DBMS

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

Website

kylin.apache.org

bigobject.io

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

github.com/graphite-project/graphite-web

Technische Dokumentation

kylin.apache.org/docs

docs.bigobject.io

cubrid.org/manuals

graphite.readthedocs.io

Entwickler

Apache Software Foundation, originally contributed from eBay Inc

BigObject, Inc.

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Chris Davis

Erscheinungsjahr

2015

2008

2006

Aktuelle Version

3.1.0, Juli 2020

11.0, Jaenner 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache Version 2.0

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

C, C++, Java

Python

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux
Windows

Linux
Unix

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

ANSI SQL for queries (using Apache Calcite)

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

HTTP API
Sockets

Unterstützte Programmiersprachen

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

JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Immediate Consistency

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

fine grained access rights according to SQL-standard

nein

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

DB-Engines Blog Posts

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Migrating from ClickHouse to Apache Doris: Boosting OLAP Performance
9. Oktober 2023, hackernoon.com

Introducing Kyligence Copilot: The AI Copilot for Data to Excel Your KPIs
23. August 2023, insideBIGDATA

Overhauling Apache Kylin for the cloud
18. November 2021, InfoWorld

eBay's Kylin Becomes a Top-Level Apache Open Source Project
9. Dezember 2015, eBay Inc.

How Kyligence Cloud uses Amazon EMR Serverless to simplify OLAP | Amazon Web Services
9. November 2022, AWS Blog

bereitgestellt von Google News

Try out the Graphite monitoring tool for time-series data
29. Oktober 2019, TechTarget

Grafana Labs Announces Mimir Time Series Database
1. April 2022, Datanami

Getting Started with Monitoring using Graphite
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

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk