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DBMS > Apache Phoenix vs. DolphinDB vs. EsgynDB vs. Netezza vs. RRDtool

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. DolphinDB vs. EsgynDB vs. Netezza vs. RRDtool

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Phoenix  Xaus Vergleich ausschliessenDolphinDB  Xaus Vergleich ausschliessenEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessenRRDtool  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungA scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBaseDolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionData Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystemsIndustry 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 DBMSTime Series DBMSRelational DBMSRelational DBMSTime Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,97
Rang#126  Overall
#59  Relational DBMS
Punkte4,13
Rang#80  Overall
#6  Time Series DBMS
Punkte0,16
Rang#329  Overall
#146  Relational DBMS
Punkte9,06
Rang#46  Overall
#29  Relational DBMS
Punkte1,87
Rang#136  Overall
#11  Time Series DBMS
Websitephoenix.apache.orgwww.dolphindb.comwww.esgyn.cnwww.ibm.com/­products/­netezzaoss.oetiker.ch/­rrdtool
Technische Dokumentationphoenix.apache.orgdocs.dolphindb.cn/­en/­help200/­index.htmloss.oetiker.ch/­rrdtool/­doc
EntwicklerApache Software FoundationDolphinDB, IncEsgynIBMTobias Oetiker
Erscheinungsjahr20142018201520001999
Aktuelle Version5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 2019v2.00.4, January 20221.8.0, 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0kommerziell infofree community version availablekommerziellkommerziellOpen Source infoGPL V2 and FLOSS
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC++C++, JavaC infoImplementations in Java (e.g. RRD4J) and C# available
Server BetriebssystemeLinux
Unix
Windows
Linux
Windows
LinuxLinux infoIn Appliance inkludiertHP-UX
Linux
Datenschemaja infolate-bound, schema-on-read capabilitiesjajajaja
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, XSLTneinneinneinnein infoExporting into and restoring from XML files possible
Sekundärindizesjajajajanein
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like query languagejajanein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBCJDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket
ADO.NET
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
OLE DB
In-process Library
Pipes
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala
C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetC
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
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 Proceduresbenutzerdefinierte FunktionenjaJava Stored Proceduresjanein
Triggersneinneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardinghorizontale PartitionierungShardingShardingkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
jaMulti-source replication between multi datacentersSource-Replica Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenHadoop integrationjajajanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency or Eventual ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistencykeine
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDjaACIDACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja infoby using the rrdcached daemon
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjajaneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancyAdministrators, Users, GroupsBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzeptnein

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 PhoenixDolphinDBEsgynDBNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genanntRRDtool
DB-Engines Blog Posts

Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021,  Krishna Maheshwari (sponsor) 

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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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