DBMS > EsgynDB vs. Graphite vs. Lovefield vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Graphite vs. Lovefield vs. STSdb

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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

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,15
Rang	#325	Overall
	#144	Relational DBMS

Punkte	5,19
Rang	#62	Overall
	#4	Time Series DBMS

Punkte	0,22
Rang	#306	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	0,03
Rang	#365	Overall
	#54	Key-Value Stores

Website

www.esgyn.cn

github.com/graphite-project/graphite-web

google.github.io/lovefield

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

graphite.readthedocs.io

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

Entwickler

Esgyn

Chris Davis

Google

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2015

2006

2014

2011

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

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

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Unix

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

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

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

HTTP API
Sockets

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

JavaScript (Node.js)
Python

JavaScript

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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 Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
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23. Januar 2015, InfoQ.com

Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata
2. September 2019, CNX Software

Collecting, storing, and analyzing your DevOps workloads with open-source Telegraf, Amazon Timestream, and Grafana
25. November 2020, AWS Blog

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