DBMS > Atos Standard Common Repository vs. Graph Engine vs. KairosDB vs. OpenMLDB

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. Graph Engine vs. KairosDB vs. OpenMLDB

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Name

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Kurzbeschreibung

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

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Verteiltes Time Series DBMS basierend auf Cassandra

An open-source machine learning database that provides a feature platform for training and inference

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Graph DBMS
Key-Value Store

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,67
Rang	#232	Overall
	#21	Graph DBMS
	#34	Key-Value Stores

Punkte	0,67
Rang	#233	Overall
	#20	Time Series DBMS

Punkte	0,10
Rang	#359	Overall
	#36	Time Series DBMS

Website

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

www.graphengine.io

github.com/kairosdb/kairosdb

openmldb.ai

Technische Dokumentation

www.graphengine.io/docs/manual

kairosdb.github.io

openmldb.ai/docs/zh/main

Entwickler

Atos Convergence Creators

Microsoft

4 Paradigm Inc.

Erscheinungsjahr

2016

2010

2013

2020

Aktuelle Version

1703

1.2.2, November 2018

2024-2 February 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 2.0

Open Source

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

.NET and C

Java

C++, Java, Scala

Server Betriebssysteme

Linux

.NET

Linux
OS X
Windows

Linux

Datenschema

Schema and schema-less with LDAP views

schemafrei

Fixed schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

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

RESTful HTTP API

Graphite protocol
HTTP REST
Telnet API

JDBC
SQLAlchemy

Unterstützte Programmiersprachen

All languages with LDAP bindings

C#
C++
F#
Visual Basic

Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

C++
Go
Java
Python
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

horizontale Partitionierung

Sharding

basierend auf Cassandra

horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Source-Replica Replikation

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

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of specific operations

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

LDAP bind authentication

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

fine grained access rights according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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13. Februar 2017, InfoWorld

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27. Juli 2016, GeekWire

The graph analytics landscape 2019 - DataScienceCentral.com
27. Februar 2019, Data Science Central

Aerospike Is Now a Graph Database, Too
21. Juni 2023, Datanami

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2. September 2019, CNX Software

Expo: Real Time A/B Testing and Monitoring with Spark Streaming and Kafka at Walmart Labs
24. Mai 2019, InfoQ.com

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23. August 2021, Towards Data Science

Predictive maintenance — 5minutes demo of an end to end machine learning project
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3. August 2021, Towards Data Science

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