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Vergleich der Systemeigenschaften DolphinDB vs. RisingWave vs. RRDtool

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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.

A distributed RDBMS for stream processing, wire-compatible with PostgreSQL

Industry standard data logging and graphing tool for time series data. RRD is an acronym for round-robin database.

The data is stored in a circular buffer, thus the system storage footprint remains constant over time.

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS
Vektor DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	2,47
Rang	#103	Overall
	#8	Time Series DBMS
	#7	Vektor DBMS

Punkte	0,61
Rang	#228	Overall
	#105	Relational DBMS

Punkte	1,62
Rang	#138	Overall
	#11	Time Series DBMS

Website

www.dolphindb.com

www.risingwave.com/database

oss.oetiker.ch/rrdtool

Technische Dokumentation

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

docs.risingwave.com/docs/current/intro

oss.oetiker.ch/rrdtool/doc

Entwickler

DolphinDB, Inc

RisingWave Labs

Tobias Oetiker

Erscheinungsjahr

2018

2022

1999

Aktuelle Version

v2.00.4, January 2022

1.2, September 2023

1.8.0, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free community version available

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPL V2 and FLOSS

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++

Rust

Implementations in Java (e.g. RRD4J) and C# available

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Docker
Linux
macOS

HP-UX
Linux

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Standard SQL-types and JSON

Numeric data only

XML Unterstützung

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

nein

Exporting into and restoring from XML files possible

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

JDBC
PostgreSQL wire protocol

In-process Library
Pipes

Unterstützte Programmiersprachen

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

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

with librrd library
C#

with a different implementation of RRDTool
Java

with a different implementation of RRDTool
JavaScript (Node.js)

with a different implementation of RRDTool
Lua
Perl
PHP

with a wrapper library
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

UDFs in Python or Java

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

by using the rrdcached daemon

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Administrators, Users, Groups

Users and Roles

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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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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