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DBMS > Firebolt vs. Graphite vs. Spark SQL vs. Transwarp KunDB

Vergleich der Systemeigenschaften Firebolt vs. Graphite vs. Spark SQL vs. Transwarp KunDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFirebolt  Xaus Vergleich ausschliessenGraphite  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenTranswarp KunDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungHighly scalable cloud data warehouse and analytics product infoForked from ClickhouseData logging and graphing tool for time series data infoThe storage layer (fixed size database) is called WhisperSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenOLTP DBMS based on a distributed architecture and highly compatible with MySQL and Oracle
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,90
Rang#134  Overall
#62  Relational DBMS
Punkte4,57
Rang#73  Overall
#5  Time Series DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,10
Rang#344  Overall
#151  Relational DBMS
Websitewww.firebolt.iogithub.com/­graphite-project/­graphite-webspark.apache.org/­sqlwww.transwarp.cn/­en/­product/­kundb
Technische Dokumentationdocs.firebolt.iographite.readthedocs.iospark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerFirebolt Analytics Inc.Chris DavisApache Software FoundationTranswarp
Erscheinungsjahr202020062014
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungssprachePythonScala
Server BetriebssystemegehostetLinux
Unix
Linux
OS X
Windows
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, XSLTneinnein
Sekundärindizesjaneinneinja
SQL infoSupport of SQLjaneinSQL-like DML and DDL statementsja
APIs und andere Zugriffskonzepte.Net
ODBC
RESTful HTTP API
HTTP API
Sockets
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
JavaScript (Node.js)
Python
JavaScript (Node.js)
Python
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinneinja
Triggersneinneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenkeineyes, utilizing Spark Corehorizontal partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenabhängig von Storage layerkeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemkeineImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenja infolockingjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltennein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinneinja

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
FireboltGraphiteSpark SQLTranswarp KunDB
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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1. April 2022, Datanami

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

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