DBMS > DolphinDB vs. EsgynDB vs. Graphite vs. ToroDB

Vergleich der Systemeigenschaften DolphinDB vs. EsgynDB vs. Graphite vs. ToroDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

ToroDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

DolphinDB 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.

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Data logging and graphing tool for time series data

The storage layer (fixed size database) is called Whisper

A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	4,13
Rang	#80	Overall
	#6	Time Series DBMS

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

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

Website

www.dolphindb.com

www.esgyn.cn

github.com/graphite-project/graphite-web

github.com/torodb/server

Technische Dokumentation

docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html

graphite.readthedocs.io

Entwickler

DolphinDB, Inc

Esgyn

Chris Davis

8Kdata

Erscheinungsjahr

2018

2015

2006

2016

Aktuelle Version

v2.00.4, January 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free community version available

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL-V3

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

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux

Linux
Unix

Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

string, integer, double, boolean, date, object_id

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

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket

ADO.NET
JDBC
ODBC

HTTP API
Sockets

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Eventual Consistency
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

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Administrators, Users, Groups

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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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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10. Juni 2021, InfoWorld

InfluxDB: From Open Source Time Series Database to Millions in Revenue
3. März 2021, hackernoon.com

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13. Juni 2017, TechGenix

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