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Vergleich der Systemeigenschaften DolphinDB vs. Graph Engine vs. GreptimeDB vs. HarperDB

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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.

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

An open source Time Series DBMS built for increased scalability, high performance and efficiency

HarperDB takes the "stack" out of "tech stack" by combining an ultra-fast document-style data store, in-memory cache, real-time message broker, and your application components into a single distributed technology.

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS
Vektor DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Time Series DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	2,72
Rang	#100	Overall
	#8	Time Series DBMS
	#5	Vektor DBMS

Punkte	0,56
Rang	#241	Overall
	#21	Graph DBMS
	#34	Key-Value Stores

Punkte	0,09
Rang	#343	Overall
	#31	Time Series DBMS

Punkte	0,55
Rang	#243	Overall
	#38	Document Stores

Website

Technische Dokumentation

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

www.graphengine.io/docs/manual

docs.greptime.com

docs.harperdb.io/docs

Entwickler

DolphinDB, Inc

Microsoft

Greptime Inc.

HarperDB

Erscheinungsjahr

2018

2010

2022

2017

Aktuelle Version

v2.00.4, January 2022

3.1, August 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free community version available

Open Source

MIT License

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

free community edition available

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

Rust

Node.js

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

.NET

Android
Docker
FreeBSD
Linux
macOS
Windows

Linux
OS X

Datenschema

schema-free, schema definition possible

dynamic schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

JSON data types

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

SQL-like data manipulation statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

RESTful HTTP API

gRPC
HTTP API
JDBC

JDBC
ODBC
React Hooks
RESTful HTTP/JSON API
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

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

C#
C++
F#
Visual Basic

C++
Erlang
Go
Java
JavaScript

.Net
C
C#
C++
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
MatLab
Objective C
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Swift

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

Custom Functions

since release 3.1

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

A table resides as a whole on one (or more) nodes in a cluster

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

the nodes on which a table resides can be defined

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomic execution of specific operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

yes, using LMDB

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Administrators, Users, Groups

Simple rights management via user accounts

Access rights for users and roles

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

GreptimeDB is a SQL & Python-enabled timeseries database system built from scratch...
» mehr

Competitive advantages

- Inherits advantages of Rust, such as excellent performance, memory safe, resource...
» mehr

Typical application scenarios

For IoT industries, GreptimeDB can seamless integrate with message queues and other...
» mehr

Key customers

Greptime's clients span multiple sectors including IoT, connected vehicles, and energy...
» mehr

Market metrics

GreptimeDB has garnered global recognition by topping GitHub trends following its...
» mehr

Licensing and pricing models

GreptimeDB: open source, distributed, cloud-native TSDB; supports Hybrid Time-series...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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12. Juni 2024, Business Wire

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11. September 2024, PR Newswire

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10. September 2024, Defense Innovation Unit

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17. Juni 2024, Wilson Sonsini

HarperDB Receives Growth Investment from Serent Capital
12. Juni 2024, FinSMEs

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