DBMS > Apache Kylin vs. EJDB vs. Faircom DB vs. Google Cloud Datastore vs. OpenTSDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Kylin vs. EJDB vs. Faircom DB vs. Google Cloud Datastore vs. OpenTSDB

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

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs.

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Key-Value Store
Relational DBMS

Document Store

Time Series DBMS

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

Punkte	1,14
Rang	#171	Overall
	#77	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#331	Overall
	#46	Document Stores

Punkte	0,18
Rang	#314	Overall
	#45	Key-Value Stores
	#141	Relational DBMS

Punkte	4,13
Rang	#71	Overall
	#12	Document Stores

Punkte	1,59
Rang	#140	Overall
	#12	Time Series DBMS

Website

kylin.apache.org

github.com/Softmotions/ejdb

www.faircom.com/products/faircom-db

cloud.google.com/datastore

opentsdb.net

Technische Dokumentation

kylin.apache.org/docs

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html

cloud.google.com/datastore/docs

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

Entwickler

Apache Software Foundation, originally contributed from eBay Inc

Softmotions

FairCom Corporation

Google

derzeit von Yahoo und anderen gewartet

Erscheinungsjahr

2015

2012

1979

2008

2011

Aktuelle Version

3.1.0, Juli 2020

V13, July 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPLv2

kommerziell

Restricted, free version available

kommerziell

Open Source

LGPL

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

ANSI C, C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

serverlos

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OS X
QNX
SCO
Solaris
VxWorks
Windows

easily portable to other OSs

gehostet

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

schema free, schema optional, schema required, partial schema,

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

ja, ANSI Standard SQL Types, JSON, typed binary structures

ja, Details hier

numerische Daten für Metriken, Strings für Tags

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)

nein

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

SQL-like query language (GQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

In-process Library

ADO.NET
Direct SQL
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP/JSON API
RESTful MQTT/JSON API
RPC

gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API

HTTP API
Telnet API

Unterstützte Programmiersprachen

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

.Net
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js and browser)
PHP
Python
Visual Basic

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

.Net, JavaScript, C/C++

mit Google App Engine

nein

Triggers

nein

Callbacks mit Google Apps Engine

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution).

Multi-source replication using Paxos

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels Google Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency
Tunable consistency per server, database, table, and transaction

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration

Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

via ReferenceProperties or Ancestor paths

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

tunable from ACID to Eventually Consistent

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory

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 with additional protections for files

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

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

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Overhauling Apache Kylin for the cloud
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9. Dezember 2015, eBay Inc.

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12. Januar 2024, Spiceworks News and Insights

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13. September 2024, TechRadar

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11. September 2024, Cloudwards

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10. Februar 2022, hackernoon.com

Brain Monitoring with Kafka, OpenTSDB, and Grafana
5. August 2016, KDnuggets

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1. Juni 2016, The New Stack

A real-time processing revival
1. April 2015, O'Reilly Media

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