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Vergleich der Systemeigenschaften Drizzle vs. H2 vs. Heroic vs. VictoriaMetrics

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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.

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

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

A fast, cost-effective and scalable Time Series DBMS and monitoring solution

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	8,13
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	1,32
Rang	#162	Overall
	#14	Time Series DBMS

Website

www.h2database.com

github.com/spotify/heroic

victoriametrics.com

Technische Dokumentation

www.h2database.com/html/main.html

spotify.github.io/heroic

docs.victoriametrics.com
github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics/wiki

Entwickler

Drizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian Aker

Thomas Mueller

Spotify

VictoriaMetrics

Erscheinungsjahr

2008

2005

2014

2018

Aktuelle Version

7.2.4, September 2012

2.2.220, Juli 2023

v1.91, Mai 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GNU GPL

Open Source

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

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

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++

Java

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

FreeBSD
Linux
macOS
OpenBSD

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

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

mit propriätären Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

JDBC
ODBC

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

Graphite protocol
InfluxDB Line Protocol
OpenTSDB
Prometheus Query API
Prometheus Remote Read/Write

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Java
PHP

Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

nein

Triggers

nein

Hooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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

Synchronous replication

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Pluggable Authentication Mechanismen

z.B. LDAP, HTTP

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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

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Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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OpenTelemetry Is Too Complicated, VictoriaMetrics Says
1. April 2024, Datanami

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19. März 2024, Business Wire

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11. Dezember 2023, The Register

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