DBMS > BigObject vs. Graphite vs. Lovefield vs. Microsoft Azure AI Search

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Graphite vs. Lovefield vs. Microsoft Azure AI Search

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Data logging and graphing tool for time series data

The storage layer (fixed size database) is called Whisper

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Search-as-a-service for web and mobile app development

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Time Series DBMS

Relational DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Vektor DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#329	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	5,19
Rang	#62	Overall
	#4	Time Series DBMS

Punkte	0,22
Rang	#306	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	5,75
Rang	#58	Overall
	#7	Suchmaschinen

Website

bigobject.io

github.com/graphite-project/graphite-web

google.github.io/lovefield

azure.microsoft.com/en-us/services/search

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

graphite.readthedocs.io

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

learn.microsoft.com/en-us/azure/search

Entwickler

BigObject, Inc.

Chris Davis

Google

Microsoft

Erscheinungsjahr

2015

2006

2014

2015

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

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

Python

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux
Unix

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

gehostet

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP API
Sockets

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript (Node.js)
Python

JavaScript

C#
Java
JavaScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Implicit feature of the cloud service

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

using Azure authentication

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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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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