DBMS > Drizzle vs. GeoMesa vs. Hawkular Metrics vs. Kdb vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften Drizzle vs. GeoMesa vs. Hawkular Metrics vs. Kdb vs. VoltDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

MySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.

GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.

Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.

Hoch performantes Time Series DBMS

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Spatial DBMS

Time Series DBMS

Time Series DBMS
Vektor DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,78
Rang	#213	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	0,00
Rang	#379	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	7,55
Rang	#53	Overall
	#3	Time Series DBMS
	#1	Vektor DBMS

Punkte	1,44
Rang	#158	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

www.geomesa.org/documentation/stable/user/index.html

www.hawkular.org/hawkular-metrics/docs/user-guide

code.kx.com

docs.voltdb.com

Entwickler

Drizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian Aker

CCRi und Andere

Community supported by Red Hat

Kx Systems, a division of First Derivatives plc

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2008

2014

2000

kdb wurde im Jahr 2000 veröffentlicht, kdb+ 2003

2010

Aktuelle Version

7.2.4, September 2012

4.0.5, Februar 2024

3.6, Mai 2018

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GNU GPL

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Kostenlose 32-bit Version

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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++

Scala

Java

Java, C++

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X

for development

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

table attribute 'grouped'

SQL

Support of SQL

mit propriätären Erweiterungen

nein

SQL-like query language (q)

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

HTTP REST

HTTP API
JDBC
Jupyter
Kafka
ODBC
WebSocket

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Java
PHP

Go
Java
Python
Ruby

C
C#
C++
Go
J
Java
JavaScript
Lua
MatLab
Perl
PHP
Python
R
Scala

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Java

Triggers

nein

Hooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.

nein

via Hawkular Alerting

mittels Views

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

abhängig von Storage layer

Sharding

basierend auf Cassandra

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

abhängig von Storage layer

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

ein vergleichbares Paradigma wird intern verwendet

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

abhängig von Storage layer

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

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

abhängig von Storage layer

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Pluggable Authentication Mechanismen

z.B. LDAP, HTTP

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

nein

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Integrated columnar database & programming system for streaming, real time and historical...
» mehr

Competitive advantages

provides seamless scalability; runs on industry standard server platforms; is top-ranked...
» mehr

Typical application scenarios

tick database streaming sensor data massive intelligence applications oil and gas...
» mehr

Key customers

Goldman Sachs Morgan Stanley Merrill Lynch J.P. Morgan Deutsche Bank IEX Securities...
» mehr

Market metrics

kdb+ performance and reliability proven by our customers in critical infrastructure...
» mehr

Licensing and pricing models

upon request
» mehr

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

MySQL won the April ranking; did its forks follow?
1. April 2015, Paul Andlinger

Has MySQL finally lost its mojo?
1. Juli 2013, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Waiting for Red Hat OpenShift 4.0? Too late, 4.1 has already arrived… • DEVCLASS
5. Juni 2019, DevClass

bereitgestellt von Google News

Turbocharging the Engine: KX Unleashes AI-First Transformation with kdb+
28. Februar 2024, Business Wire

McLaren Applied and KX partner to enhance ATLAS software analytics capabilities
9. August 2023, Professional Motorsport World

KX ANNOUNCES KDB INSIGHTS AS FULLY MANAGED SERVICE ON AMAZON FINSPACE
18. Mai 2023, PR Newswire

Introducing Amazon FinSpace with Managed kdb Insights, a fully managed analytics engine, commonly used by capital ...
18. Mai 2023, AWS Blog

KX Brings the Power and Performance of kdb+ to Python Developers with PyKX
7. Juni 2023, Datanami

bereitgestellt von Google News

Unveiling Volt Active Data's game-changing approach to limitless app performance
16. Oktober 2023, YourStory

VoltDB Launches Active(N) Lossless Cross Data Center Replication
31. August 2021, PR Newswire

VoltDB Turns to Real-Time Analytics with NewSQL Database
30. Januar 2014, Datanami

VoltDB Upgrades Power, Security of Its In-Memory Database
1. Februar 2017, eWeek

VoltDB Aims for Fast Big Data Development -- ADTmag
29. Januar 2015, ADT Magazine

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk