DBMS > Cubrid vs. Graphite vs. Machbase Neo vs. Realm

Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. Graphite vs. Machbase Neo vs. Realm

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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

TimeSeries DBMS for AIoT and BigData

A DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core Data

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Document Store

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	0,12
Rang	#339	Overall
	#30	Time Series DBMS

Punkte	7,60
Rang	#52	Overall
	#9	Document Stores

Website

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

github.com/graphite-project/graphite-web

machbase.com

realm.io

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

graphite.readthedocs.io

machbase.com/dbms

realm.io/docs

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Chris Davis

Machbase

Realm, acquired by MongoDB in May 2019

Erscheinungsjahr

2008

2006

2013

2014

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

V8.0, August 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

free test version available

Open Source

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

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux
Unix

Linux
macOS
Windows

Android
Backend: serverlos
iOS
Windows

Datenschema

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

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

HTTP API
Sockets

gRPC
HTTP REST
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

JavaScript (Node.js)
Python

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
Scala

.Net
Java

with Android only
Objective-C
React Native
Swift

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

runs within the applications so server-side scripts are unnecessary

Triggers

nein

Change Listeners

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

selectable replication factor

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

nein

In-Memory Unterstützung

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

nein

volatile and lookup table

In-Memory realm

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

fine grained access rights according to SQL-standard

nein

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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.

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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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9. Juni 2020, diginomica

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