DBMS > Faircom DB vs. Hawkular Metrics vs. Qdrant

Vergleich der Systemeigenschaften Faircom DB vs. Hawkular Metrics vs. Qdrant

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs.

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

A high-performance vector database with neural network or semantic-based matching

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Time Series DBMS

Vektor DBMS

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

Punkte	0,18
Rang	#314	Overall
	#45	Key-Value Stores
	#141	Relational DBMS

Punkte	0,01
Rang	#377	Overall
	#39	Time Series DBMS

Punkte	1,53
Rang	#145	Overall
	#7	Vektor DBMS

Website

www.faircom.com/products/faircom-db

www.hawkular.org

github.com/qdrant/qdrant
qdrant.tech

Technische Dokumentation

docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html

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

qdrant.tech/documentation

Entwickler

FairCom Corporation

Community supported by Red Hat

Qdrant

Erscheinungsjahr

1979

2014

2021

Aktuelle Version

V13, July 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Restricted, free version available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

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

ANSI C, C++

Java

Rust

Server Betriebssysteme

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OS X
QNX
SCO
Solaris
VxWorks
Windows

easily portable to other OSs

Linux
OS X
Windows

Docker
Linux
macOS
Windows

Datenschema

schema free, schema optional, schema required, partial schema,

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types, JSON, typed binary structures

Numbers, Strings, Geo, Boolean

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

Keywords, numberic ranges, geo, full-text

SQL

Support of SQL

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
Direct SQL
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP/JSON API
RESTful MQTT/JSON API
RPC

HTTP REST

gRPC
OpenAPI 3.0
RESTful HTTP/JSON API

OpenAPI 3.0

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js and browser)
PHP
Python
Visual Basic

Go
Java
Python
Ruby

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

.Net, JavaScript, C/C++

nein

Triggers

via Hawkular Alerting

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution).

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Collection-level replication

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency
Tunable consistency per server, database, table, and transaction

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Eventual Consistency, tunable consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

tunable from ACID to Eventually Consistent

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files

nein

Key-based authentication

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

bereitgestellt von Google News

Qdrant review: A highly flexible option for vector search
29. Juli 2024, InfoWorld

Open source vector database startup Qdrant raises $28M
23. Januar 2024, TechCrunch

Vector database company Qdrant wants RAG to be more cost-effective
2. Juli 2024, VentureBeat

Qdrant Announces an Industry-First Hybrid Cloud Offering For Enterprise AI Applications
16. April 2024, Business Wire

Qdrant unveils hybrid vector algorithm for improved RAG
2. Juli 2024, Blocks & Files

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk