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Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Graphite vs. HEAVY.AI

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Data logging and graphing tool for time series data

The storage layer (fixed size database) is called Whisper

A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

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

Punkte	1,77
Rang	#141	Overall
	#65	Relational DBMS

Website

www.esgyn.cn

github.com/graphite-project/graphite-web

github.com/heavyai/heavydb
www.heavy.ai

Technische Dokumentation

graphite.readthedocs.io

docs.heavy.ai

Entwickler

Esgyn

Chris Davis

HEAVY.AI, Inc.

Erscheinungsjahr

2015

2006

2016

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition 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

C++, Java

Python

C++ and CUDA

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Unix

Linux

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

HTTP API
Sockets

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

JavaScript (Node.js)
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Round robin

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

keine

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

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The value of time series data and TSDBs
10. Juni 2021, InfoWorld

Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata
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13. Juli 2023, Spiceworks News and Insights

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16. Februar 2023, Datanami

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