DBMS > DolphinDB vs. Graph Engine vs. H2 vs. KairosDB vs. Microsoft Azure Table Storage

Vergleich der Systemeigenschaften DolphinDB vs. Graph Engine vs. H2 vs. KairosDB vs. Microsoft Azure Table Storage

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.

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

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

Verteiltes Time Series DBMS basierend auf Cassandra

A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

Time Series DBMS

Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	4,03
Rang	#78	Overall
	#6	Time Series DBMS

Punkte	0,67
Rang	#232	Overall
	#21	Graph DBMS
	#34	Key-Value Stores

Punkte	8,33
Rang	#46	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	0,67
Rang	#233	Overall
	#20	Time Series DBMS

Punkte	4,04
Rang	#77	Overall
	#6	Wide Column Stores

Website

www.dolphindb.com

www.graphengine.io

www.h2database.com

github.com/kairosdb/kairosdb

azure.microsoft.com/en-us/services/storage/tables

Technische Dokumentation

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

www.graphengine.io/docs/manual

www.h2database.com/html/main.html

kairosdb.github.io

Entwickler

DolphinDB, Inc

Microsoft

Thomas Mueller

Microsoft

Erscheinungsjahr

2018

2010

2005

2013

2012

Aktuelle Version

v2.00.4, January 2022

2.2.220, Juli 2023

1.2.2, November 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free community version available

Open Source

MIT License

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

.NET and C

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

.NET

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Windows

gehostet

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

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Graphite protocol
HTTP REST
Telnet API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

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

C#
C++
F#
Visual Basic

Java

Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

.Net
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

keine

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

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

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

Access rights based on private key authentication or shared access signatures

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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13. Februar 2017, InfoWorld

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27. Juli 2016, GeekWire

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

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

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Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata
2. September 2019, CNX Software

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Working with Azure to Use and Manage Data Lakes
7. März 2024, Simplilearn

How to use Azure Table storage in .Net
14. Januar 2019, InfoWorld

How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB
9. Juli 2021, hackernoon.com

How to write data to Azure Table Store with an Azure Function
14. April 2017, Experts Exchange

Inside Azure File Storage
7. Oktober 2015, azure.microsoft.com

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