DBMS > Badger vs. Graphite vs. Percona Server for MongoDB vs. Splunk

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Graphite vs. Percona Server for MongoDB vs. Splunk

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.

Data logging and graphing tool for time series data

The storage layer (fixed size database) is called Whisper

A drop-in replacement for MongoDB Community Edition with enterprise-grade features.

Plattform für die Analyse von Big Data

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,14
Rang	#331	Overall
	#49	Key-Value Stores

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

Punkte	0,52
Rang	#254	Overall
	#39	Document Stores

Punkte	86,45
Rang	#14	Overall
	#2	Suchmaschinen

Website

github.com/dgraph-io/badger

github.com/graphite-project/graphite-web

www.percona.com/mongodb/software/percona-server-for-mongodb

www.splunk.com

Technische Dokumentation

godoc.org/github.com/dgraph-io/badger

graphite.readthedocs.io

docs.percona.com/percona-distribution-for-mongodb

docs.splunk.com/Documentation/Splunk

Entwickler

DGraph Labs

Chris Davis

Percona

Splunk Inc.

Erscheinungsjahr

2017

2006

2015

2003

Aktuelle Version

3.4.10-2.10, November 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL Version 2

kommerziell

Eingeschränkte Gratisversion verfügbar

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

Python

C++

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
Unix

Linux

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Numeric data only

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

Splunk Search Processing Language for search commands

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
Sockets

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript (Node.js)
Python

Actionscript
C
C#
C++
Clojure
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Lua
MatLab
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Scala
Smalltalk

C#
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

JavaScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

A 'Transaction' in Splunk has a different meaning: grouping related events into a single one for later searching

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

via In-Memory Engine

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights for users and roles

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

Enterprise Search Engines almost double their popularity in the last 12 months
2. Juli 2014, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Try out the Graphite monitoring tool for time-series data
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

Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata
2. September 2019, CNX Software

bereitgestellt von Google News

5 Reasons to Run MongoDB on Kubernetes
6. März 2024, The New Stack

Percona launches management system aimed at open-source databases
17. Mai 2022, The Register

FerretDB goes GA: Gives you MongoDB, without the MongoDB...
15. Mai 2023, The Stack

The essential guide to MongoDB security
2. Februar 2017, InfoWorld

Percona's DBMS Popularity Survey
25. Juni 2019, iProgrammer

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk