DBMS > Ehcache vs. Graphite vs. NSDb vs. Oracle Rdb

Vergleich der Systemeigenschaften Ehcache vs. Graphite vs. NSDb vs. Oracle Rdb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A widely adopted Java cache with tiered storage options

Data logging and graphing tool for time series data

The storage layer (fixed size database) is called Whisper

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Time Series DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	4,89
Rang	#67	Overall
	#8	Key-Value Stores

Punkte	4,57
Rang	#73	Overall
	#5	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	1,08
Rang	#184	Overall
	#85	Relational DBMS

Website

www.ehcache.org

github.com/graphite-project/graphite-web

nsdb.io

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb.html

Technische Dokumentation

www.ehcache.org/documentation

graphite.readthedocs.io

nsdb.io/Architecture

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb-doc.html

Entwickler

Terracotta Inc, owned by Software AG

Chris Davis

Oracle, originally developed by Digital Equipment Corporation (DEC)

Erscheinungsjahr

2009

2006

2017

1984

Aktuelle Version

3.10.0, Maerz 2022

7.4.1.1, 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

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

Java

Python

Java, Scala

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
Unix

Linux
macOS

HP Open VMS

Datenschema

schemafrei

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JCache

HTTP API
Sockets

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

Java

JavaScript (Node.js)
Python

Java
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

Cache Event Listeners

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

by using Terracotta Server

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

by using Terracotta Server

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Tunable Consistency (Strong, Eventual, Weak)

keine

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

supports JTA and can work as an XA resource

nein

yes, on a single node

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using a tiered cache-storage approach

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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

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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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