DBMS > BigObject vs. Graphite vs. STSdb vs. TimescaleDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Graphite vs. STSdb vs. TimescaleDB

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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

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Time Series DBMS

Key-Value Store

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational 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	0,03
Rang	#365	Overall
	#54	Key-Value Stores

Punkte	4,06
Rang	#73	Overall
	#5	Time Series DBMS

Website

bigobject.io

github.com/graphite-project/graphite-web

github.com/STSSoft/STSdb4

www.timescale.com

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

graphite.readthedocs.io

docs.timescale.com

Entwickler

BigObject, Inc.

Chris Davis

STS Soft SC

Timescale

Erscheinungsjahr

2015

2006

2011

2017

Aktuelle Version

4.0.8, September 2015

2.15.0, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Apache 2.0

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

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

Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

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

full PostgreSQL SQL syntax

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP API
Sockets

.NET Client API

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

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript (Node.js)
Python

C#
Java

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

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

keine

yes, across time and space (hash partitioning) attributes

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

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

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Try out the Graphite monitoring tool for time-series data
29. Oktober 2019, TechTarget

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

Most Prominent Time Series Databases For Data Scientists
6. September 2021, AIM

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

bereitgestellt von Google News

General availability: Latest version of the TimeScaleDB extension on Azure Database for PostgreSQL - Flexible Server
8. Mai 2024, Microsoft

Timescale Acquires PopSQL to Bring a Modern, Collaborative SQL GUI to PostgreSQL Developers
4. April 2024, PR Newswire

TimescaleDB Is a Vector Database Now, Too
25. September 2023, Datanami

PostgreSQL is Now Faster than Pinecone, 75% Cheaper, with New Open Source Extensions
11. Juni 2024, PR Newswire

Understanding Hyperfunctions in TimescaleDB
11. August 2021, CDOTrends

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