DBMS > DolphinDB vs. EventStoreDB vs. FeatureBase vs. Graph Engine vs. Newts

Vergleich der Systemeigenschaften DolphinDB vs. EventStoreDB vs. FeatureBase vs. Graph Engine vs. Newts

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

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.

Industrial-strength, open-source database solution built from the ground up for event sourcing.

Real-time database platform that powers real-time analytics and machine learning applications by simultaneously executing low-latency, high-throughput, and highly concurrent workloads.

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Event Store

Relational DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Time Series DBMS

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	1,10
Rang	#179	Overall
	#1	Event Stores

Punkte	0,22
Rang	#309	Overall
	#139	Relational DBMS

Punkte	0,61
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Website

opennms.github.io/newts

Technische Dokumentation

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

developers.eventstore.com

docs.featurebase.com

www.graphengine.io/docs/manual

github.com/OpenNMS/newts/wiki

Entwickler

DolphinDB, Inc

Event Store Limited

Molecula and Pilosa Open Source Contributors

Microsoft

OpenNMS Group

Erscheinungsjahr

2018

2012

2017

2010

2014

Aktuelle Version

v2.00.4, January 2022

21.2, Februar 2021

2022, May 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free community version available

Open Source

kommerziell

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 2.0

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

C++

.NET and C

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux
macOS

.NET

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

SQL queries

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

gRPC
JDBC
Kafka Connector
ODBC

RESTful HTTP API

HTTP REST
Java API

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
Python

C#
C++
F#
Visual Basic

Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

horizontale Partitionierung

Sharding

basierend auf Cassandra

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, using Linux fsync

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Administrators, Users, Groups

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

The 10 Hottest Big Data Startups Of 2021
18. November 2021, CRN

Get Your Infrastructure Ready for Real-Time Analytics
8. März 2022, Built In

32 Data and Analytics Startups That Will Go Big, According to VCs
28. September 2021, Business Insider

The 10 Coolest Big Data Tools Of 2021
7. Dezember 2021, CRN

bereitgestellt von Google News

Trinity
2. Juni 2023, Microsoft

Open source Microsoft Graph Engine takes on Neo4j
13. Februar 2017, InfoWorld

Aerospike Is Now a Graph Database, Too
21. Juni 2023, Datanami

IBM releases Graph, a service that can outperform SQL databases
27. Juli 2016, GeekWire

The graph analytics landscape 2019 - DataScienceCentral.com
27. Februar 2019, Data Science Central

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk