DBMS > BigchainDB vs. Heroic vs. OpenMLDB vs. OpenTSDB vs. Sadas Engine

Vergleich der Systemeigenschaften BigchainDB vs. Heroic vs. OpenMLDB vs. OpenTSDB vs. Sadas Engine

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

An open-source machine learning database that provides a feature platform for training and inference

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

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

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

Punkte	0,02
Rang	#367	Overall
	#37	Time Series DBMS

Punkte	1,68
Rang	#146	Overall
	#12	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#158	Relational DBMS

Website

www.bigchaindb.com

github.com/spotify/heroic

openmldb.ai

opentsdb.net

www.sadasengine.com

Technische Dokumentation

bigchaindb.readthedocs.io/en/latest

spotify.github.io/heroic

openmldb.ai/docs/zh/main

opentsdb.net/docs/build/html/index.html

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

Entwickler

Spotify

4 Paradigm Inc.

derzeit von Yahoo und anderen gewartet

SADAS s.r.l.

Erscheinungsjahr

2016

2014

2020

2011

2006

Aktuelle Version

2024-2 February 2024

8.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL v3

Open Source

Apache 2.0

Open Source

LGPL

kommerziell

free trial version available

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

Java

C++, Java, Scala

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Windows

AIX
Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Fixed schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

numerische Daten für Metriken, Strings für Tags

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
RESTful HTTP API

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

JDBC
SQLAlchemy

HTTP API
Telnet API

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby

C++
Go
Java
Python
Scala

Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontal partitioning

Sharding

basierend auf HBase

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes,with MongoDB ord RethinkDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes

fine grained access rights according to SQL-standard

nein

Access rights for users, groups and roles according to 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

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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20. Januar 2022, Open Source For You

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Predictive maintenance — 5minutes demo of an end to end machine learning project
13. August 2021, Towards Data Science

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3. August 2021, Towards Data Science

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

Brain Monitoring with Kafka, OpenTSDB, and Grafana
5. August 2016, KDnuggets

MapR to help admins peer into dense Hadoop clusters
28. Juni 2016, SiliconANGLE News

Comparing InfluxDB, TimescaleDB, and QuestDB Timeseries Databases
30. Juni 2021, Towards Data Science

A real-time processing revival – O'Reilly
1. April 2015, oreilly.com

bereitgestellt von Google News

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