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Vergleich der Systemeigenschaften Apache Kylin vs. Microsoft Azure Table Storage vs. MonetDB vs. RDF4J vs. RRDtool

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Kylin  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Table Storage  Xaus Vergleich ausschliessenMonetDB  Xaus Vergleich ausschliessenRDF4J infoformerly known as Sesame  Xaus Vergleich ausschliessenRRDtool  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungA distributed analytics engine for big data, providing a SQL interface and multi-dimensional analysis (OLAP) and leveraging the Hadoop stackA Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasetsEin relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der DatenRDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.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.
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSWide Column StoreRelational DBMSRDF StoreTime Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,18
Rang#172  Overall
#79  Relational DBMS
Punkte4,48
Rang#75  Overall
#6  Wide Column Stores
Punkte1,72
Rang#145  Overall
#67  Relational DBMS
Punkte0,69
Rang#230  Overall
#9  RDF Stores
Punkte1,87
Rang#136  Overall
#11  Time Series DBMS
Websitekylin.apache.orgazure.microsoft.com/­en-us/­services/­storage/­tableswww.monetdb.orgrdf4j.orgoss.oetiker.ch/­rrdtool
Technische Dokumentationkylin.apache.org/­docswww.monetdb.org/­Documentationrdf4j.org/­documentationoss.oetiker.ch/­rrdtool/­doc
EntwicklerApache Software Foundation, originally contributed from eBay IncMicrosoftMonetDB BVSince 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.Tobias Oetiker
Erscheinungsjahr20152012200420041999
Aktuelle Version3.1.0, Juli 2020Dec2023 (11.49), Dezember 20231.8.0, 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0kommerziellOpen Source infoMozilla Public License 2.0Open Source infoEclipse Distribution License (EDL), v1.0.Open Source infoGPL V2 and FLOSS
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaCJavaC infoImplementations in Java (e.g. RRD4J) and C# available
Server BetriebssystemeLinuxgehostetFreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Unix
Windows
HP-UX
Linux
Datenschemajaschemafreijaja infoRDF Schemasja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajajaNumeric data only
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein infoExporting into and restoring from XML files possible
Sekundärindizesjaneinjajanein
SQL infoSupport of SQLANSI SQL for queries (using Apache Calcite)neinja infoSQL 2003 mit einigen Erweiterungenneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
RESTful HTTP API
RESTful HTTP APIJDBC
native C library infoMAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC
Java API
RIO infoRDF Input/Output
Sail API
SeRQL infoSesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL
In-process Library
Pipes
Unterstützte Programmiersprachen.Net
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Java
PHP
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
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinyes, in SQL, C, Rjanein
Triggersneinjajanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infoImplicit feature of the cloud serviceSharding via remote tableskeinekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja infoimplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.keine infoSource-replica replication available in experimental statuskeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistencykeine
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenoptimistic LockingACIDACID infoIsolation abhängig vom verwendeten APInein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja infoby using the rrdcached daemon
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja infoIn-memory Storage wird ebenfalls unterstütztja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights based on private key authentication or shared access signaturesBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardneinnein

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
Apache KylinMicrosoft Azure Table StorageMonetDBRDF4J infoformerly known as SesameRRDtool
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

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10. August 2021, Blocks & Files

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Test of Time Award for paper on vectorized execution
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Installation Guide for Collectd and Collectd-Web to Monitor Server Resources in Linux
29. November 2017, Linux.com

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7. November 2020, Techopedia

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