DBMS > EJDB vs. Graph Engine vs. OpenTSDB vs. Prometheus vs. TimescaleDB

Vergleich der Systemeigenschaften EJDB vs. Graph Engine vs. OpenTSDB vs. Prometheus vs. TimescaleDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase

Open Source Timeseries DBMS und Monitoring System

A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Graph DBMS
Key-Value Store

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,30
Rang	#294	Overall
	#44	Document Stores

Punkte	0,62
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

Punkte	1,73
Rang	#147	Overall
	#12	Time Series DBMS

Punkte	7,92
Rang	#51	Overall
	#2	Time Series DBMS

Punkte	4,87
Rang	#74	Overall
	#4	Time Series DBMS

Website

github.com/Softmotions/ejdb

Technische Dokumentation

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

www.graphengine.io/docs/manual

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

prometheus.io/docs

docs.timescale.com

Entwickler

Softmotions

Microsoft

derzeit von Yahoo und anderen gewartet

Timescale

Erscheinungsjahr

2012

2010

2011

2015

2017

Aktuelle Version

2.13.0, November 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPLv2

Open Source

MIT License

Open Source

LGPL

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 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

.NET and C

Java

Server Betriebssysteme

serverlos

.NET

Linux
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

numerische Daten für Metriken, Strings für Tags

Numeric data only

XML Unterstützung

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

nein

Importieren von XML Daten möglich

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

full PostgreSQL SQL syntax

APIs und andere Zugriffskonzepte

In-process Library

RESTful HTTP API

HTTP API
Telnet API

RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

C#
C++
F#
Visual Basic

Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby

.Net
C++
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Ruby

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

Sharding

basierend auf HBase

Sharding

yes, across time and space (hash partitioning) attributes

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

mittels Federation

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

basierend auf HBase

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

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21. Juni 2023, Datanami

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27. Februar 2019, Data Science Central

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5. August 2016, KDnuggets

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28. Juni 2016, SiliconANGLE News

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30. Juni 2021, Towards Data Science

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17. Juli 2023, The New Stack

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10. Oktober 2023, AWS Blog

A Comprehensive Comparison of Prometheus and Grafana in 2023
8. Dezember 2023, hackernoon.com

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18. Oktober 2021, TechTarget

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7. August 2018, Uber

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25. September 2023, Datanami

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4. April 2024, PR Newswire

Visualizing IoT Data at Scale With Hopara and TimescaleDB
16. Mai 2023, Embedded Computing Design

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18. März 2019, Microsoft

SQL and TimescaleDB. This article takes a closer look into… | by Alibaba Cloud
31. Juli 2019, DataDrivenInvestor

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