DBMS > Cubrid vs. Graphite vs. Lovefield vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. Graphite vs. Lovefield vs. Tkrzw

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

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

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	1,20
Rang	#169	Overall
	#78	Relational DBMS

Punkte	4,57
Rang	#73	Overall
	#5	Time Series DBMS

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

Website

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

github.com/graphite-project/graphite-web

google.github.io/lovefield

dbmx.net/tkrzw

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

graphite.readthedocs.io

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

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Chris Davis

Google

Mikio Hirabayashi

Erscheinungsjahr

2008

2006

2014

2020

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

2.1.12, February 2017

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

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

C, C++, Java

Python

JavaScript

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux
Unix

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

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

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

HTTP API
Sockets

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

JavaScript (Node.js)
Python

JavaScript

C++
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

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

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

fine grained access rights according to SQL-standard

nein

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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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

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1. April 2022, Datanami

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12. Juni 2023, InfoWorld

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

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

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