DBMS > Apache Phoenix vs. Hawkular Metrics vs. MaxDB vs. Riak KV vs. TimescaleDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. Hawkular Metrics vs. MaxDB vs. Riak KV vs. TimescaleDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBase

Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.

A robust and reliable RDBMS optimized to run all major SAP solutions

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	2,06
Rang	#123	Overall
	#58	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#366	Overall
	#39	Time Series DBMS

Punkte	2,26
Rang	#114	Overall
	#55	Relational DBMS

Punkte	4,01
Rang	#79	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	4,46
Rang	#71	Overall
	#5	Time Series DBMS

Website

Technische Dokumentation

phoenix.apache.org

www.hawkular.org/hawkular-metrics/docs/user-guide

maxdb.sap.com/documentation

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

docs.timescale.com

Entwickler

Apache Software Foundation

Community supported by Red Hat

SAP, acquired from Software AG (Adabas-D) in 1997

OpenSource, formerly Basho Technologies

Timescale

Erscheinungsjahr

2014

1984

2009

2017

Aktuelle Version

5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 2019

7.9.10.12, Februar 2024

3.2.0, Dezember 2022

2.15.0, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

Open Source

Apache 2.0

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

C++

Erlang

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

Linux
OS X
Windows

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

Linux
OS X

Linux
OS X
Windows

Datenschema

late-bound, schema-on-read capabilities

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

nein

full PostgreSQL SQL syntax

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

HTTP REST

ADO.NET
JDBC
ODBC
WebDAV

HTTP API
Native Erlang Interface

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

Go
Java
Python
Ruby

.Net
C#
Java
Perl
PHP
Python

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Erlang

benutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell

Triggers

nein

via Hawkular Alerting

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

keine

Sharding

kein "single point of failure"

yes, across time and space (hash partitioning) attributes

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancy

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

yes, using Riak Security

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

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