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DBMS > Apache Phoenix vs. Graphite vs. InfinityDB vs. OpenMLDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. Graphite vs. InfinityDB vs. OpenMLDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Phoenix  Xaus Vergleich ausschliessenGraphite  Xaus Vergleich ausschliessenInfinityDB  Xaus Vergleich ausschliessenOpenMLDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungA scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBaseData logging and graphing tool for time series data infoThe storage layer (fixed size database) is called WhisperA Java embedded Key-Value Store which extends the Java Map interfaceAn open-source machine learning database that provides a feature platform for training and inference
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSKey-Value StoreTime Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,06
Rang#123  Overall
#58  Relational DBMS
Punkte4,83
Rang#67  Overall
#4  Time Series DBMS
Punkte0,08
Rang#365  Overall
#55  Key-Value Stores
Punkte0,10
Rang#359  Overall
#36  Time Series DBMS
Websitephoenix.apache.orggithub.com/­graphite-project/­graphite-webboilerbay.comopenmldb.ai
Technische Dokumentationphoenix.apache.orggraphite.readthedocs.ioboilerbay.com/­infinitydb/­manualopenmldb.ai/­docs/­zh/­main
EntwicklerApache Software FoundationChris DavisBoiler Bay Inc.4 Paradigm Inc.
Erscheinungsjahr2014200620022020
Aktuelle Version5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 20194.02024-2 February 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0Open Source infoApache 2.0kommerziellOpen Source
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaPythonJavaC++, Java, Scala
Server BetriebssystemeLinux
Unix
Windows
Linux
Unix
Alle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
Datenschemaja infolate-bound, schema-on-read capabilitiesjaja infonested virtual Java Maps, multi-value, logical ‘tuple space’ runtime Schema upgradeFixed schema
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaNumeric data onlyja infoall Java primitives, Date, CLOB, BLOB, huge sparse arraysja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjaneinnein infomanual creation possible, using inversions based on multi-value capabilityja
SQL infoSupport of SQLjaneinneinja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBCHTTP API
Sockets
Access via java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap Interface
Proprietary API to InfinityDB ItemSpace (boilerbay.com/­docs/­ItemSpaceDataStructures.htm)
JDBC
SQLAlchemy
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala
JavaScript (Node.js)
Python
JavaC++
Go
Java
Python
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenneinneinnein
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeinekeinehorizontal partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
keinekeineSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenHadoop integrationneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency or Eventual ConsistencykeineImmediate Consistency infoREAD-COMMITTED or SERIALIZEDImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein infomanual creation possible, using inversions based on multi-value capabilitynein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinACID infoOptimistic locking for transactions; no isolation for bulk loadsnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja infolockingjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancyneinneinfine grained access rights according to 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

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Weitere Ressourcen
Apache PhoenixGraphiteInfinityDBOpenMLDB
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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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2. Juni 2016, AWS Blog

Azure #HDInsight Apache Phoenix now supports Zeppelin
16. August 2018, Microsoft

Bridge the SQL-NoSQL gap with Apache Phoenix
4. Februar 2016, InfoWorld

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27. März 2017, SDTimes.com

Azure HDInsight Analytics Platform Now Supports Apache Hadoop 3.0
18. April 2019, eWeek

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

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

Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata
2. September 2019, CNX Software

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MLOp practice: using OpenMLDB in the real-time anti-fraud model for the bank's online transaction
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Predictive maintenance — 5minutes demo of an end to end machine learning project
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