DBMS > Datomic vs. Graphite vs. OrigoDB vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Datomic vs. Graphite vs. OrigoDB vs. RDF4J

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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 fully ACID in-memory object graph database

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

RDF Store

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	0,03
Rang	#378	Overall
	#51	Document Stores
	#18	Object oriented DBMS

Punkte	0,71
Rang	#231	Overall
	#9	RDF Stores

Website

www.datomic.com

github.com/graphite-project/graphite-web

origodb.com

rdf4j.org

Technische Dokumentation

docs.datomic.com

graphite.readthedocs.io

origodb.com/docs

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Cognitect

Chris Davis

Robert Friberg et al

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

2012

2006

2009

under the name LiveDB

2004

Aktuelle Version

1.0.6735, Juni 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Edition gratis

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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

Java, Clojure

Python

Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
Unix

Linux
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

can be achieved using .NET

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

HTTP API
Sockets

.NET Client API
HTTP API
LINQ

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java

JavaScript (Node.js)
Python

.Net

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transaction Functions

nein

Triggers

By using transaction functions

nein

Domain Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

keine

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

keine

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

depending on model

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Write ahead log

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

recommended only for testing and development

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Role based authorization

nein

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

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28. Juli 2020, Finextra

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16. Dezember 2017, AWS Blog

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13. November 2021, InfoQ.com

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1. Dezember 2020, The New Stack

Relational, NoSQL, Ledger Databases work, not Permissioned Blockchains.
13. Januar 2019, hackernoon.com

bereitgestellt von Google News

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

Grafana Labs Announces Mimir Time Series Database
1. April 2022, Datanami

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

How Grafana made observability accessible
12. Juni 2023, InfoWorld

Grafana 4.0 Brings Major Enhancements to Leading Visualization Tool
30. November 2016, PR Newswire

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