DBMS > DolphinDB vs. Graphite vs. OpenTSDB vs. SpatiaLite

Vergleich der Systemeigenschaften DolphinDB vs. Graphite vs. OpenTSDB vs. SpatiaLite

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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.

Data logging and graphing tool for time series data

The storage layer (fixed size database) is called Whisper

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase

Spatial extension of SQLite

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

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

Punkte	1,68
Rang	#146	Overall
	#12	Time Series DBMS

Punkte	1,60
Rang	#149	Overall
	#3	Spatial DBMS

Website

www.dolphindb.com

github.com/graphite-project/graphite-web

opentsdb.net

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

Technische Dokumentation

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

graphite.readthedocs.io

opentsdb.net/docs/build/html/index.html

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

Entwickler

DolphinDB, Inc

Chris Davis

derzeit von Yahoo und anderen gewartet

Alessandro Furieri

Erscheinungsjahr

2018

2006

2011

2008

Aktuelle Version

v2.00.4, January 2022

5.0.0, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free community version available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

LGPL

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

Python

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux
Unix

Linux
Windows

serverlos

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

numerische Daten für Metriken, Strings für Tags

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

HTTP API
Sockets

HTTP API
Telnet API

Unterstützte Programmiersprachen

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

JavaScript (Node.js)
Python

Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

keine

Sharding

basierend auf HBase

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

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

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

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4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

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4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

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Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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29. Oktober 2019, TechTarget

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1. April 2022, Datanami

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

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

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

bereitgestellt von Google News

Comparing Different Time-Series Databases
10. Februar 2022, hackernoon.com

Brain Monitoring with Kafka, OpenTSDB, and Grafana
5. August 2016, KDnuggets

MapR to help admins peer into dense Hadoop clusters
28. Juni 2016, SiliconANGLE News

LogicMonitor Rolls a Time Series Database for Finer-Grain Reporting
1. Juni 2016, The New Stack

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