DBMS > Elasticsearch vs. Hawkular Metrics vs. Sadas Engine

Vergleich der Systemeigenschaften Elasticsearch vs. Hawkular Metrics vs. Sadas Engine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Eine moderne Such- und Analyseplattform basierend auf Apache Lucene

Elasticsearch lets you perform and combine many types of searches such as structured, unstructured, geo, and metric

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

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

Primäres Datenbankmodell

Suchmaschine
Vektor DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	123,81
Rang	#9	Overall
	#1	Suchmaschinen
	#1	Vektor DBMS

Punkte	0,01
Rang	#375	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	0,03
Rang	#362	Overall
	#151	Relational DBMS

Website

www.elastic.co/elasticsearch

www.hawkular.org

www.sadasengine.com

Technische Dokumentation

www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

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

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

Entwickler

Elastic

Community supported by Red Hat

SADAS s.r.l.

Erscheinungsjahr

2010

2014

2006

Aktuelle Version

8.6, January 2023

8.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Elastic License

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

free trial version available

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

C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Windows

AIX
Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Flexible Typdefinitionen, die - sobald definiert - persistent bleiben.

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

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP/JSON API

HTTP REST

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Groovy
Community Contributed Clients
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby

Go
Java
Python
Ruby

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

Mittels Verwendung des 'Percolation' features

via Hawkular Alerting

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

ES-Hadoop Connector

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Synchrone dokumentenbasierte Replikation. Write consistency konfigurierbar: one, quorum, all

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Memcached and Redis integration

nein

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights for users, groups and roles according to 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

DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2017
2. Januar 2018, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

Elasticsearch moved into the top 10 most popular database management systems
3. Juli 2017, Matthias Gelbmann

MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

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28. April 2025, InfoWorld

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7. November 2024, Amazon Web Services

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2. September 2024, devclass

Elasticsearch Now Available as a Native Grounding Engine on Google Cloud’s Vertex AI Platform
9. April 2025, Business Wire

Elasticsearch Was Great, But Vector Databases Are the Future
18. November 2024, The New Stack

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

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