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DBMS > EsgynDB vs. Graphite vs. IBM Db2 Event Store vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Graphite vs. IBM Db2 Event Store vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenGraphite  Xaus Vergleich ausschliessenIBM Db2 Event Store  Xaus Vergleich ausschliessenTrafodion  Xaus Vergleich ausschliessen
Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionData logging and graphing tool for time series data infoThe storage layer (fixed size database) is called WhisperDistributed Event Store optimized for Internet of Things use casesTransactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSEvent Store
Time Series DBMS
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,26
Rang#311  Overall
#141  Relational DBMS
Punkte4,84
Rang#79  Overall
#5  Time Series DBMS
Punkte0,25
Rang#320  Overall
#2  Event Stores
#28  Time Series DBMS
Websitewww.esgyn.cngithub.com/­graphite-project/­graphite-webwww.ibm.com/­products/­db2-event-storetrafodion.apache.org
Technische Dokumentationgraphite.readthedocs.iowww.ibm.com/­docs/­en/­db2-event-storetrafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerEsgynChris DavisIBMApache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr2015200620172014
Aktuelle Version2.02.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0kommerziell infofree developer edition availableOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++, JavaPythonC und C++C++, Java
Server BetriebssystemeLinuxLinux
Unix
Linux infoLinux, macOS, Windows for the developer additionLinux
Datenschemajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaNumeric data onlyjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjaneinneinja
SQL infoSupport of SQLjaneinja infothrough the embedded Spark runtimeja
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
HTTP API
Sockets
ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
ADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetJavaScript (Node.js)
Python
C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresJava Stored ProceduresneinjaJava Stored Procedures
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-source replication between multi datacenterskeineActive-active shard replicationja, durch HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinneinja infomittels user defined functions und HBase
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencykeineEventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja infolockingNo - written data is immutableja
Durability infoDauerhafte Speicherung der DatenjajaYes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storageja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer 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
EsgynDBGraphiteIBM Db2 Event StoreTrafodion
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

alle anzeigen

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1. April 2022, Datanami

The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
10. Dezember 2018, Uber

Getting Started with Monitoring using Graphite
23. Januar 2015, InfoQ.com

Build a Graphite dashboard for data analysis, visualization
20. November 2019, TechTarget

How Grafana made observability accessible
12. Juni 2023, InfoWorld

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Capture and Analyze XXL Data Streams with IBM Db2 Event Store 2.0
22. August 2019, IBM

IBM releases Cloud Private for Data
29. Mai 2018, ZDNet

IBM Builds New Ultra-Fast Platform for Hoovering Up and Analyzing Data from Anywhere
31. Mai 2018, Data Center Knowledge

Top Milvus Alternatives in 2024
4. Oktober 2023, Slashdot

Best cloud databases of 2022
4. Oktober 2022, ITPro

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HP Throws Trafodion Hat into OLTP Hadoop Ring
14. Juli 2014, Datanami

Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

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