DBMS > Blueflood vs. Graphite vs. Lovefield vs. Microsoft Azure AI Search

Vergleich der Systemeigenschaften Blueflood vs. Graphite vs. Lovefield vs. Microsoft Azure AI Search

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra

Data logging and graphing tool for time series data

The storage layer (fixed size database) is called Whisper

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Search-as-a-service for web and mobile app development

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Vektor DBMS

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

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

Punkte	4,83
Rang	#67	Overall
	#4	Time Series DBMS

Punkte	0,33
Rang	#286	Overall
	#131	Relational DBMS

Punkte	5,52
Rang	#59	Overall
	#6	Suchmaschinen

Website

blueflood.io

github.com/graphite-project/graphite-web

google.github.io/lovefield

azure.microsoft.com/en-us/services/search

Technische Dokumentation

github.com/rax-maas/blueflood/wiki

graphite.readthedocs.io

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

learn.microsoft.com/en-us/azure/search

Entwickler

Rackspace

Chris Davis

Google

Microsoft

Erscheinungsjahr

2013

2006

2014

2015

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

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

Java

Python

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux
OS X

Linux
Unix

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

gehostet

Datenschema

vordefiniertes Schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

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

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST

HTTP API
Sockets

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript (Node.js)
Python

JavaScript

C#
Java
JavaScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

keine

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

keine

Implicit feature of the cloud service

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

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

using Azure authentication

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

bereitgestellt von Google News

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

Getting Started with Monitoring using Graphite
23. Januar 2015, InfoQ.com

The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
10. Dezember 2018, Uber

The value of time series data and TSDBs
10. Juni 2021, InfoWorld

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

bereitgestellt von Google News

Announcing updates to Azure AI Search to help organizations build and scale generative AI applications
4. April 2024, Microsoft

Microsoft and ServiceNow at Knowledge 2024: Introducing generative AI innovation
13. Juni 2024, Microsoft

Azure OpenAI Service: Transforming legal practices with generative AI solutions
12. Juni 2024, Microsoft

Public Preview of Azure OpenAI and AI Search in-app connectors for Logic Apps (Standard) | Azure updates
2. April 2024, Microsoft

Raise the bar on AI-powered app development with Azure Database for PostgreSQL
5. Juni 2024, Microsoft

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk