DBMS > BigObject vs. Heroic vs. OrigoDB vs. QuestDB vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Heroic vs. OrigoDB vs. QuestDB vs. SwayDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

A fully ACID in-memory object graph database

A high performance open source SQL database for time series data

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Time Series DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Time Series DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

Punkte	2,52
Rang	#109	Overall
	#9	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Website

bigobject.io

github.com/spotify/heroic

origodb.com

questdb.io

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

spotify.github.io/heroic

origodb.com/docs

questdb.io/docs

Entwickler

BigObject, Inc.

Spotify

Robert Friberg et al

QuestDB Technology Inc

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2015

2014

2009

under the name LiveDB

2014

2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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

Java

Java (Zero-GC), C++, Rust

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux
Windows

Linux
macOS
Windows

Datenschema

schemafrei

schema-free via InfluxDB Line Protocol

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

User defined using .NET types and collections

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

can be achieved using .NET

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL with time-series extensions

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

.NET Client API
HTTP API
LINQ

HTTP REST
InfluxDB Line Protocol (TCP/UDP)
JDBC
PostgreSQL wire protocol

Unterstützte Programmiersprachen

.Net

PostgreSQL driver
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

over HTTP

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

Triggers

nein

Domain Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

horizontal partitioning (by timestamps)

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

Source-replica replication with eventual consistency

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

depending on model

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

ACID for single-table writes

Atomic execution of operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

In-Memory Unterstützung

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

nein

through memory mapped files

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Role based authorization

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Relational model with native time series support Column-based storage and time partitioned...
» mehr

Competitive advantages

High ingestion throughput: peak of 4M rows/sec (TSBS Benchmark) Code optimizations...
» mehr

Typical application scenarios

Financial tick data Industrial IoT Application Metrics Monitoring
» mehr

Key customers

Banks & Hedge funds, Yahoo, OKX, Airbus, Aquis Exchange, Net App, Cloudera, Airtel,...
» mehr

Licensing and pricing models

Open source Apache 2.0 QuestDB Enterprise QuestDB Cloud
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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3. November 2021, TechCrunch

SQL Extensions for Time-Series Data in QuestDB
11. Januar 2021, Towards Data Science

Read the Pitch Deck Database Startup QuestDB Used to Raise $12 Million
11. November 2021, Business Insider

Q&A: Nicolas Hourcard, QuestDB: The advantages of a time-series database
3. Dezember 2020, Developer News

Comparing Different Time-Series Databases
10. Februar 2022, hackernoon.com

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