DBMS > Atos Standard Common Repository vs. EsgynDB vs. Graphite vs. KairosDB vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. EsgynDB vs. Graphite vs. KairosDB vs. RDF4J

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

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Kurzbeschreibung

Highly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networks

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Data logging and graphing tool for time series data

The storage layer (fixed size database) is called Whisper

Verteiltes Time Series DBMS basierend auf Cassandra

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

Time Series DBMS

RDF Store

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

Punkte	0,23
Rang	#319	Overall
	#141	Relational DBMS

Punkte	4,75
Rang	#75	Overall
	#5	Time Series DBMS

Punkte	0,71
Rang	#230	Overall
	#20	Time Series DBMS

Punkte	0,71
Rang	#231	Overall
	#9	RDF Stores

Website

atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository

www.esgyn.cn

github.com/graphite-project/graphite-web

github.com/kairosdb/kairosdb

rdf4j.org

Technische Dokumentation

graphite.readthedocs.io

kairosdb.github.io

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Atos Convergence Creators

Esgyn

Chris Davis

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

2016

2015

2006

2013

2004

Aktuelle Version

1703

1.2.2, November 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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++, Java

Python

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Unix

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

Schema and schema-less with LDAP views

schemafrei

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

Numeric data only

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

LDAP

ADO.NET
JDBC
ODBC

HTTP API
Sockets

Graphite protocol
HTTP REST
Telnet API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

All languages with LDAP bindings

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

JavaScript (Node.js)
Python

Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

Sharding

keine

Sharding

basierend auf Cassandra

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency

keine

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of specific operations

ACID

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

LDAP bind authentication

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

nein

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

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. Dezember 2018, Uber

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23. Januar 2015, InfoQ.com

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12. Juni 2023, InfoWorld

Grafana 4.0 Brings Major Enhancements to Leading Visualization Tool
30. November 2016, PR Newswire

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The re-emergence of time-series – O'Reilly
6. April 2013, oreilly.com

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Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer
13. Juni 2019, Markets Insider

bereitgestellt von Google News

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