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DBMS > Apache Phoenix vs. DolphinDB vs. FatDB vs. Google BigQuery vs. TimescaleDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. DolphinDB vs. FatDB vs. Google BigQuery vs. TimescaleDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Phoenix  Xaus Vergleich ausschliessenDolphinDB  Xaus Vergleich ausschliessenFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle BigQuery  Xaus Vergleich ausschliessenTimescaleDB  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.
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.Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.Large scale data warehouse service with append-only tablesA time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSDocument Store
Key-Value Store
Relational DBMSTime Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,06
Rang#123  Overall
#58  Relational DBMS
Punkte4,03
Rang#78  Overall
#6  Time Series DBMS
Punkte58,10
Rang#19  Overall
#13  Relational DBMS
Punkte4,46
Rang#71  Overall
#5  Time Series DBMS
Websitephoenix.apache.orgwww.dolphindb.comcloud.google.com/­bigquerywww.timescale.com
Technische Dokumentationphoenix.apache.orgdocs.dolphindb.cn/­en/­help200/­index.htmlcloud.google.com/­bigquery/­docsdocs.timescale.com
EntwicklerApache Software FoundationDolphinDB, IncFatCloudGoogleTimescale
Erscheinungsjahr20142018201220102017
Aktuelle Version5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 2019v2.00.4, January 20222.15.0, Mai 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0kommerziell infofree community version availablekommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC++C#C
Server BetriebssystemeLinux
Unix
Windows
Linux
Windows
WindowsgehostetLinux
OS X
Windows
Datenschemaja infolate-bound, schema-on-read capabilitiesjaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinja
Sekundärindizesjajajaneinja
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like query languagenein infoÃœber Integration mit SQL Serverjaja infofull PostgreSQL SQL syntax
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBCJDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket
.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
RESTful HTTP/JSON APIADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala
C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust
C#.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby
.Net
C
C++
Delphi
Java infoJDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenjaja infoÃœber Applikationenbenutzerdefinierte Funktionen infoin JavaScriptbenutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell
Triggersneinneinja infoÃœber Applikationenneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardinghorizontale PartitionierungShardingkeineyes, across time and space (hash partitioning) attributes
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
jafrei wählbarer ReplikationsfaktorSource-Replica Replikation info
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenHadoop integrationjajaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency or Eventual ConsistencyImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDjaneinnein infoWeil zur Abfrage von Daten gedachtACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjajaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancyAdministrators, Users, Groupsnein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenZugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene infoGoogle Cloud Identity & Access Management (IAM)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
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen
Apache PhoenixDolphinDBFatDBGoogle BigQueryTimescaleDB
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Timescale Valuation Rockets to Over $1B with $110M Round, Marking the Explosive Rise of Time-Series Data
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29. Januar 2019, TechCrunch

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