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DBMS > Datomic vs. DolphinDB vs. Graphite vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Vitess

Vergleich der Systemeigenschaften Datomic vs. DolphinDB vs. Graphite vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Vitess

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDatomic  Xaus Vergleich ausschliessenDolphinDB  Xaus Vergleich ausschliessenGraphite  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Synapse Analytics infopreviously named Azure SQL Data Warehouse  Xaus Vergleich ausschliessenVitess  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungDBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der DatenDolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.Data logging and graphing tool for time series data infoThe storage layer (fixed size database) is called WhisperElastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL ServerScalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSTime Series DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMSDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,66
Rang#144  Overall
#66  Relational DBMS
Punkte4,03
Rang#78  Overall
#6  Time Series DBMS
Punkte4,83
Rang#67  Overall
#4  Time Series DBMS
Punkte19,93
Rang#31  Overall
#19  Relational DBMS
Punkte0,88
Rang#203  Overall
#95  Relational DBMS
Websitewww.datomic.comwww.dolphindb.comgithub.com/­graphite-project/­graphite-webazure.microsoft.com/­services/­synapse-analyticsvitess.io
Technische Dokumentationdocs.datomic.comdocs.dolphindb.cn/­en/­help200/­index.htmlgraphite.readthedocs.iodocs.microsoft.com/­azure/­synapse-analyticsvitess.io/­docs
EntwicklerCognitectDolphinDB, IncChris DavisMicrosoftThe Linux Foundation, PlanetScale
Erscheinungsjahr20122018200620162013
Aktuelle Version1.0.7075, Dezember 2023v2.00.4, January 202215.0.2, December 2022
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infoLimitierte Edition gratiskommerziell infofree community version availableOpen Source infoApache 2.0kommerziellOpen Source infoApache Version 2.0, commercial licenses available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJava, ClojureC++PythonC++Go
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
Windows
Linux
Unix
gehostetDocker
Linux
macOS
Datenschemajajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaNumeric data onlyjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjajaneinjaja
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like query languageneinjaja infomit proprietären Erweiterungen
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIJDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket
HTTP API
Sockets
ADO.NET
JDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenClojure
Java
C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust
JavaScript (Node.js)
Python
C#
Java
PHP
Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoTransaction FunctionsjaneinTransact SQLja infoproprietäre Syntax
TriggersBy using transaction functionsneinneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenkeine infoBut extensive use of caching in the application peershorizontale PartitionierungkeineSharding, horizontal partitioningSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeine infoBut extensive use of caching in the application peersjakeinejaMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjaneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencykeineImmediate ConsistencyEventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein infodocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­synapse-analytics/­sql-data-warehouse/­sql-data-warehouse-table-constraintsja infonicht für MyISAM Storage Engine
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDjaneinACIDACID at shard level
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja infolockingjaja infoTable Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenja infousing external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)jajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja inforecommended only for testing and developmentjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinAdministrators, Users, GroupsneinjaBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept infokeine Benutzergruppen oder Rollen

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

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Weitere Ressourcen
DatomicDolphinDBGraphiteMicrosoft Azure Synapse Analytics infopreviously named Azure SQL Data WarehouseVitess
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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Architecting Software for Leverage
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TerminusDB Takes on Data Collaboration with a git-Like Approach
1. Dezember 2020, The New Stack

James Dixon Imagines A Data Lake That Matters
26. Januar 2015, Forbes

Zoona Case Study
16. Dezember 2017, AWS Blog

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Try out the Graphite monitoring tool for time-series data
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The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
10. Dezember 2018, Uber

How Grafana made observability accessible
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Azure Synapse Analytics: Everything you need to know about Microsoft's cloud analytics platform
24. September 2023, DataScientest

Migrate Microsoft Azure Synapse Analytics to Amazon Redshift using AWS SCT | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

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22. März 2024, Microsoft

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They scaled YouTube -- now they’ll shard everyone with PlanetScale
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With Vitess 4.0, database vendor matures cloud-native platform
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Massively Scaling MySQL Using Vitess
19. Februar 2019, InfoQ.com

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