DBMS > Blueflood vs. FeatureBase vs. Hawkular Metrics vs. OrigoDB vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Blueflood vs. FeatureBase vs. Hawkular Metrics vs. OrigoDB vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra

Real-time database platform that powers real-time analytics and machine learning applications by simultaneously executing low-latency, high-throughput, and highly concurrent workloads.

Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.

A fully ACID in-memory object graph database

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Document Store

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

Punkte	0,13
Rang	#346	Overall
	#33	Time Series DBMS

Punkte	0,31
Rang	#292	Overall
	#135	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#366	Overall
	#39	Time Series DBMS

Punkte	0,06
Rang	#380	Overall
	#50	Document Stores
	#18	Object oriented DBMS

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

github.com/rax-maas/blueflood/wiki

docs.featurebase.com

www.hawkular.org/hawkular-metrics/docs/user-guide

origodb.com/docs

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Rackspace

Molecula and Pilosa Open Source Contributors

Community supported by Red Hat

Robert Friberg et al

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2013

2017

2014

2009

under the name LiveDB

2019

Aktuelle Version

2022, May 2022

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

MIT License

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

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
OS X

Linux
macOS

Linux
OS X
Windows

Linux
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

vordefiniertes Schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

User defined using .NET types and collections

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL queries

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST

gRPC
JDBC
Kafka Connector
ODBC

HTTP REST

.NET Client API
HTTP API
LINQ

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python

Go
Java
Python
Ruby

.Net

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

via Hawkular Alerting

Domain Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

basierend auf Cassandra

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

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

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

depending on model

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, using Linux fsync

Write ahead log

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Role based authorization

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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9. März 2022, Built In

Pilosa: A Scalable High Performance Bitmap Database Index
17. Juni 2019, hackernoon.com

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7. Dezember 2021, CRN

32 Data and Analytics Startups That Will Go Big, According to VCs
28. September 2021, Business Insider

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Waiting for Red Hat OpenShift 4.0? Too late, 4.1 has already arrived… • DEVCLASS
5. Juni 2019, DevClass

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