DBMS > Axibase vs. GridDB vs. Newts vs. TimescaleDB vs. Valentina Server

Vergleich der Systemeigenschaften Axibase vs. GridDB vs. Newts vs. TimescaleDB vs. Valentina Server

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Scalable in-memory time series database optimized for IoT and Big Data

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL

Object-relational database and reports server

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

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

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

Punkte	1,95
Rang	#128	Overall
	#10	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	4,64
Rang	#71	Overall
	#4	Time Series DBMS

Punkte	0,17
Rang	#327	Overall
	#145	Relational DBMS

Website

axibase.com/docs/atsd/finance

griddb.net

opennms.github.io/newts

www.timescale.com

www.valentina-db.net

Technische Dokumentation

docs.griddb.net

github.com/OpenNMS/newts/wiki

docs.timescale.com

valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php

Entwickler

Axibase Corporation

Toshiba Corporation

OpenNMS Group

Timescale

Paradigma Software

Erscheinungsjahr

2013

2014

2017

1999

Aktuelle Version

15585

5.1, August 2022

2.13.0, November 2023

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

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

Open Source

AGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

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

C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

numerical, string, blob, geometry, boolean, timestamp

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

SQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language)

nein

full PostgreSQL SQL syntax

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Proprietary protocol (Network API)
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP/JSON API

HTTP REST
Java API

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

ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
PHP
Python
R
Ruby

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

Java

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl

.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

yes, across time and space (hash partitioning) attributes

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Connector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobs

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate consistency within container, eventual consistency across containers

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

nein

ACID at container level

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users can be defined per database

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

GridDB is a highly scalable, in-memory time series database optimized for IoT and...
» mehr

Competitive advantages

1. Optimized for IoT Equipped with Toshiba's proprietary key-container data model...
» mehr

Typical application scenarios

Factory IoT, Automative Industry, Energy, BEMS, Smart Community, Monitoring system.
» mehr

Key customers

Denso International [see use case ] An Electric Power company [see use case ] Ishinomaki...
» mehr

Market metrics

GitHub trending repository
» mehr

Licensing and pricing models

Open Source license (AGPL v3 & Apache v2) Commercial license (subscription)
» mehr

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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