DBMS > Atos Standard Common Repository vs. Graphite vs. Netezza vs. Postgres-XL vs. SpatiaLite

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. Graphite vs. Netezza vs. Postgres-XL vs. SpatiaLite

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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

Data logging and graphing tool for time series data

The storage layer (fixed size database) is called Whisper

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Spatial extension of SQLite

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Time Series DBMS

Relational DBMS

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	4,57
Rang	#73	Overall
	#5	Time Series DBMS

Punkte	9,06
Rang	#46	Overall
	#29	Relational DBMS

Punkte	0,49
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	1,60
Rang	#149	Overall
	#3	Spatial DBMS

Website

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

github.com/graphite-project/graphite-web

www.ibm.com/products/netezza

www.postgres-xl.org

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

Technische Dokumentation

graphite.readthedocs.io

www.postgres-xl.org/documentation

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

Entwickler

Atos Convergence Creators

Chris Davis

IBM

Alessandro Furieri

Erscheinungsjahr

2016

2006

2000

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2008

Aktuelle Version

1703

10 R1, Oktober 2018

5.0.0, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Mozilla public license

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

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

Python

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Unix

Linux

In Appliance inkludiert

Linux
macOS

serverlos

Datenschema

Schema and schema-less with LDAP views

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

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

LDAP

HTTP API
Sockets

JDBC
ODBC
OLE DB

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

Unterstützte Programmiersprachen

All languages with LDAP bindings

JavaScript (Node.js)
Python

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

keine

Sharding

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

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

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of specific operations

nein

ACID

MVCC

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

LDAP bind authentication

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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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Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

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10. Februar 2024, Atos

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29. Oktober 2019, TechTarget

Grafana Labs Announces Mimir Time Series Database
1. April 2022, Datanami

The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
10. Dezember 2018, Uber

Getting Started with Monitoring using Graphite
23. Januar 2015, InfoQ.com

The value of time series data and TSDBs
10. Juni 2021, InfoWorld

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IBM announces availability of the high-performance, cloud-native Netezza Performance Server as a Service on AWS
11. Juli 2023, ibm.com

AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off
1. August 2023, The Register

Migrating your Netezza data warehouse to Amazon Redshift | Amazon Web Services
27. Mai 2020, AWS Blog

IBM Brings Back a Netezza, Attacks Yellowbrick
29. Juni 2020, Datanami

Netezza Performance Server
12. August 2020, ibm.com

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