DBMS > BigchainDB vs. Graph Engine vs. KairosDB vs. Linter

Vergleich der Systemeigenschaften BigchainDB vs. Graph Engine vs. KairosDB vs. Linter

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

BigchainDB is scalable blockchain database offering decentralization, immutability and native assets

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Verteiltes Time Series DBMS basierend auf Cassandra

RDBMS for high security requirements

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Graph DBMS
Key-Value Store

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,79
Rang	#212	Overall
	#36	Document Stores

Punkte	0,61
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

Punkte	0,62
Rang	#239	Overall
	#20	Time Series DBMS

Punkte	0,09
Rang	#346	Overall
	#152	Relational DBMS

Website

www.bigchaindb.com

www.graphengine.io

github.com/kairosdb/kairosdb

linter.ru

Technische Dokumentation

bigchaindb.readthedocs.io/en/latest

www.graphengine.io/docs/manual

kairosdb.github.io

Entwickler

Microsoft

relex.ru

Erscheinungsjahr

2016

2010

2013

1990

Aktuelle Version

1.2.2, November 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL v3

Open Source

MIT License

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

.NET and C

Java

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

.NET

Linux
OS X
Windows

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

Graphite protocol
HTTP REST
Telnet API

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby

C#
C++
F#
Visual Basic

Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Sharding

basierend auf Cassandra

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

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

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes,with MongoDB ord RethinkDB

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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

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21. Juni 2023, Datanami

The graph analytics landscape 2019 - DataScienceCentral.com
27. Februar 2019, Data Science Central

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

Expo: Real Time A/B Testing and Monitoring with Spark Streaming and Kafka at Walmart Labs
24. Mai 2019, InfoQ.com

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