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DBMS > Dragonfly vs. Hawkular Metrics vs. Microsoft Azure SQL Database vs. TimescaleDB vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Dragonfly vs. Hawkular Metrics vs. Microsoft Azure SQL Database vs. TimescaleDB vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDragonfly  Xaus Vergleich ausschliessenHawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure SQL Database infofrüher SQL Azure  Xaus Vergleich ausschliessenTimescaleDB  Xaus Vergleich ausschliessenXTDB infoformerly named Crux  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungA drop-in Redis replacement that scales vertically to support millions of operations per second and terabyte sized workloads, all on a single instanceHawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.Relationaler Datenbankdienst aus der Cloud mit großer Kompatibilität zum Microsoft SQL ServerA time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQLA general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries
Primäres DatenbankmodellKey-Value StoreTime Series DBMSRelational DBMSTime Series DBMSDocument Store
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,49
Rang#261  Overall
#38  Key-Value Stores
Punkte0,08
Rang#366  Overall
#39  Time Series DBMS
Punkte76,78
Rang#16  Overall
#11  Relational DBMS
Punkte4,46
Rang#71  Overall
#5  Time Series DBMS
Punkte0,18
Rang#332  Overall
#46  Document Stores
Websitegithub.com/­dragonflydb/­dragonfly
www.dragonflydb.io
www.hawkular.orgazure.microsoft.com/­en-us/­products/­azure-sql/­databasewww.timescale.comgithub.com/­xtdb/­xtdb
www.xtdb.com
Technische Dokumentationwww.dragonflydb.io/­docswww.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guidedocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­azure-sqldocs.timescale.comwww.xtdb.com/­docs
EntwicklerDragonflyDB team and community contributorsCommunity supported by Red HatMicrosoftTimescaleJuxt Ltd.
Erscheinungsjahr20232014201020172019
Aktuelle Version1.0, March 2023V122.15.0, Mai 20241.19, September 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoBSL 1.1Open Source infoApache 2.0kommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoMIT License
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++JavaC++CClojure
Server BetriebssystemeLinuxLinux
OS X
Windows
gehostetLinux
OS X
Windows
Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux
Datenschemaschemafreischemafreijajaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datestrings, hashes, lists, sets, sorted sets, bit arraysjajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinjajanein
Sekundärindizesneinneinjajaja
SQL infoSupport of SQLneinneinjaja infofull PostgreSQL SQL syntaxeingeschränktes SQL mittels Apache Calcite
APIs und andere ZugriffskonzepteProprietäres Protokoll infoRESP - REdis Serialization ProtocolHTTP RESTADO.NET
JDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
HTTP REST
JDBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C#
C++
Clojure
D
Dart
Elixir
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Objective-C
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Swift
Tcl
Go
Java
Python
Ruby
.Net
C#
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
.Net
C
C++
Delphi
Java infoJDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl
Clojure
Java
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresLuaneinTransact SQLbenutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shellnein
Triggerspublish/subscribe channels provide some trigger functionalityja infovia Hawkular Alertingjajanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infobasierend auf Cassandrayes, across time and space (hash partitioning) attributeskeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica Replikationfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf Cassandraja, immer mindestens 3 Replikas vorhandenSource-Replica Replikation infoja, jeder Knoten hat alle Daten
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyEventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjajanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenAtomic execution of command blocks and scriptsneinACIDACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenyes, strict serializability by the serverjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajayes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollePassword-based authenticationneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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
DragonflyHawkular MetricsMicrosoft Azure SQL Database infofrüher SQL AzureTimescaleDBXTDB infoformerly named Crux
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PostgreSQL is the DBMS of the Year 2020
4. Januar 2021, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

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