DBMS > Google Cloud Spanner vs. Graphite vs. ReductStore vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Spanner vs. Graphite vs. ReductStore vs. STSdb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A horizontally scalable, globally consistent, relational database service. It is the externalization of the core Google database that runs the biggest aspects of Google, like Ads and Google Play.

Data logging and graphing tool for time series data

The storage layer (fixed size database) is called Whisper

Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Key-Value Store

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

Punkte	2,69
Rang	#101	Overall
	#51	Relational DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

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

Website

cloud.google.com/spanner

github.com/graphite-project/graphite-web

github.com/reductstore
www.reduct.store

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

cloud.google.com/spanner/docs

graphite.readthedocs.io

www.reduct.store/docs

Entwickler

Google

Chris Davis

ReductStore LLC

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2017

2006

2023

2011

Aktuelle Version

1.9, März 2024

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Business Source License 1.1

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

Python

C++, Rust

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
Unix

Docker
Linux
macOS
Windows

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

Query statements complying to ANSI 2011

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC (using protocol buffers) API
JDBC

At present, JDBC supports read-only queries. No support for DDL or DML statements.
RESTful HTTP API

HTTP API
Sockets

HTTP API

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

JavaScript (Node.js)
Python

C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

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 with 3 replicas for regional instances.

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

using Google Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

by using interleaved tables, this features focuses more on performance improvements than on referential integrity

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Strict serializable isolation

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

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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1. August 2024, TechTarget

Google Cloud expands its database portfolio with new AI capabilities
1. August 2024, TechCrunch

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Try out the Graphite monitoring tool for time-series data
29. Oktober 2019, TechTarget

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

Most Prominent Time Series Databases For Data Scientists
6. September 2021, AIM

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

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