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DBMS > Atos Standard Common Repository vs. Graphite vs. Heroic

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. Graphite vs. Heroic

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAtos Standard Common Repository  Xaus Vergleich ausschliessenGraphite  Xaus Vergleich ausschliessenHeroic  Xaus Vergleich ausschliessen
This system has been discontinued and will be removed from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungHighly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networksData logging and graphing tool for time series data infoThe storage layer (fixed size database) is called WhisperTime Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Time Series DBMSTime Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte4,57
Rang#73  Overall
#5  Time Series DBMS
Punkte0,51
Rang#255  Overall
#21  Time Series DBMS
Websiteatos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repositorygithub.com/­graphite-project/­graphite-webgithub.com/­spotify/­heroic
Technische Dokumentationgraphite.readthedocs.iospotify.github.io/­heroic
EntwicklerAtos Convergence CreatorsChris DavisSpotify
Erscheinungsjahr201620062014
Aktuelle Version1703
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaPythonJava
Server BetriebssystemeLinuxLinux
Unix
DatenschemaSchema and schema-less with LDAP viewsjaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateoptionalNumeric data onlyja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinnein
Sekundärindizesjaneinja infovia Elasticsearch
SQL infoSupport of SQLneinneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteLDAPHTTP API
Sockets
HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages with LDAP bindingsJavaScript (Node.js)
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinnein
Triggersjaneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infocell divisionkeineSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjakeineja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationkeineEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenAtomic execution of specific operationsneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja infolockingja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleLDAP bind authenticationnein

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
Atos Standard Common RepositoryGraphiteHeroic
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

alle anzeigen

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InfluxDB: From Open Source Time Series Database to Millions in Revenue
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7. September 2016, InfoWorld

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