DBMS > Axibase vs. Graphite vs. TerarkDB vs. TimesTen

Vergleich der Systemeigenschaften Axibase vs. Graphite vs. TerarkDB vs. TimesTen

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase mit integrierter Rule Engine und Visualisierung

Data logging and graphing tool for time series data

The storage layer (fixed size database) is called Whisper

A key-value store forked from RocksDB with advanced compression algorithms. It can be used standalone or as a storage engine for MySQL and MongoDB

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Key-Value Store

Relational DBMS

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

Punkte	0,29
Rang	#292	Overall
	#25	Time Series DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

Punkte	1,31
Rang	#163	Overall
	#74	Relational DBMS

Website

axibase.com/docs/atsd/finance

github.com/graphite-project/graphite-web

github.com/bytedance/terarkdb

www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html

Technische Dokumentation

graphite.readthedocs.io

bytedance.larkoffice.com/docs/doccnZmYFqHBm06BbvYgjsHHcKc

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

Entwickler

Axibase Corporation

Chris Davis

ByteDance, originally Terark

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

Erscheinungsjahr

2013

2006

2016

1998

Aktuelle Version

15585

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Community Edition (single node) is free, Enterprise Edition (distributed) is paid

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

restricted open source version available

kommerziell

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

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

short, integer, long, float, double, decimal, string

Numeric data only

nein

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

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Proprietary protocol (Network API)
RESTful HTTP API

HTTP API
Sockets

C++ API
Java API

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
PHP
Python
R
Ruby

JavaScript (Node.js)
Python

C++
Java

C
C++
Java
PL/SQL

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

PL/SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by means of logfiles and checkpoints

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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.

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

The Ultimate ATV Test: Suzuki's King Quad 750 AXI Rugged Package vs. Alaska's Hunting Season
20. April 2021, Outdoor Life

Time Series Databases Software Market - A comprehensive study by Key Players | Warp 10, Amazon Timestream ...
6. Februar 2020, openPR

bereitgestellt von Google News

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

InfluxDB: From Open Source Time Series Database to Millions in Revenue
3. März 2021, hackernoon.com

How Grafana made observability accessible
12. Juni 2023, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

In-memory databases with Emulex Gen 7
25. Oktober 2023, Broadcom Inc.

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk