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DBMS > EsgynDB vs. Hive vs. Microsoft Azure Cosmos DB vs. RRDtool

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Hive vs. Microsoft Azure Cosmos DB vs. RRDtool

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Cosmos DB infoformer name was Azure DocumentDB  Xaus Vergleich ausschliessenRRDtool  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopGlobally distributed, horizontally scalable, multi-model database serviceIndustry standard data logging and graphing tool for time series data. RRD is an acronym for round-robin database. infoThe data is stored in a circular buffer, thus the system storage footprint remains constant over time.
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSDocument Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Wide Column Store
Time Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,23
Rang#319  Overall
#141  Relational DBMS
Punkte62,59
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte29,85
Rang#27  Overall
#4  Document Stores
#2  Graph DBMS
#3  Key-Value Stores
#3  Wide Column Stores
Punkte2,14
Rang#124  Overall
#10  Time Series DBMS
Websitewww.esgyn.cnhive.apache.orgazure.microsoft.com/­services/­cosmos-dboss.oetiker.ch/­rrdtool
Technische Dokumentationcwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homelearn.microsoft.com/­azure/­cosmos-dboss.oetiker.ch/­rrdtool/­doc
EntwicklerEsgynApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltMicrosoftTobias Oetiker
Erscheinungsjahr2015201220141999
Aktuelle Version3.1.3, April 20221.8.0, 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2kommerziellOpen Source infoGPL V2 and FLOSS
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++, JavaJavaC infoImplementations in Java (e.g. RRD4J) and C# available
Server BetriebssystemeLinuxAlle Betriebssysteme mit einer Java VMgehostetHP-UX
Linux
Datenschemajajaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja infoJSON typesNumeric data only
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein infoExporting into and restoring from XML files possible
Sekundärindizesjajaja infoAll properties auto-indexed by defaultnein
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query languagenein
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Thrift
DocumentDB API
Graph API (Gremlin)
MongoDB API
RESTful HTTP API
Table API
In-process Library
Pipes
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetC++
Java
PHP
Python
.Net
C#
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
MongoDB client drivers written for various programming languages
Python
C infowith librrd library
C# infowith a different implementation of RRDTool
Java infowith a different implementation of RRDTool
JavaScript (Node.js) infowith a different implementation of RRDTool
Lua
Perl
PHP infowith a wrapper library
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresJava Stored Proceduresja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce IntegrationJavaScriptnein
TriggersneinneinJavaScriptnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding infoImplizit im Cloud Servicekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-source replication between multi datacentersfrei wählbarer Replikationsfaktorja infoImplizit im Cloud Servicekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltwith Hadoop integration infoIntegration with Hadoop/HDInsight on Azure*nein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencyBounded Staleness
Consistent Prefix
Eventual Consistency
Immediate Consistency infoConsistency level configurable on request level
Session Consistency
keine
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinMulti-item ACID transactions with snapshot isolation within a partitionnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja infoby using the rrdcached daemon
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenZugriffsrechte bis auf item level einstellbarnein

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
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen
EsgynDBHiveMicrosoft Azure Cosmos DB infoformer name was Azure DocumentDBRRDtool
DB-Engines Blog Posts

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

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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