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Vergleich der Systemeigenschaften Datomic vs. Graphite vs. HEAVY.AI

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

DBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der Daten

Data logging and graphing tool for time series data

The storage layer (fixed size database) is called Whisper

A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	1,76
Rang	#145	Overall
	#66	Relational DBMS

Punkte	4,75
Rang	#75	Overall
	#5	Time Series DBMS

Punkte	2,10
Rang	#126	Overall
	#61	Relational DBMS

Website

www.datomic.com

github.com/graphite-project/graphite-web

github.com/heavyai/heavydb
www.heavy.ai

Technische Dokumentation

docs.datomic.com

graphite.readthedocs.io

docs.heavy.ai

Entwickler

Cognitect

Chris Davis

HEAVY.AI, Inc.

Erscheinungsjahr

2012

2006

2016

Aktuelle Version

1.0.6735, Juni 2023

5.10, Jänner 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Edition gratis

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java, Clojure

Python

C++ and CUDA

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
Unix

Linux

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

HTTP API
Sockets

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java

JavaScript (Node.js)
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transaction Functions

nein

Triggers

By using transaction functions

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

keine

Sharding

Round robin

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

keine

Multi-Source Replikation

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

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)

In-Memory Unterstützung

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

recommended only for testing and development

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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1. Juni 2015, Paul Andlinger

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