DBMS > Graph Engine vs. Graphite vs. Heroic vs. RavenDB vs. SpaceTime

Vergleich der Systemeigenschaften Graph Engine vs. Graphite vs. Heroic vs. RavenDB vs. SpaceTime

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Data logging and graphing tool for time series data

The storage layer (fixed size database) is called Whisper

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database

SpaceTime ist ein Spatio-temporal DBMS mit Focus auf Performance.

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Key-Value Store

Time Series DBMS

Document Store

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,61
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

Punkte	4,57
Rang	#73	Overall
	#5	Time Series DBMS

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	2,92
Rang	#101	Overall
	#18	Document Stores

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#7	Spatial DBMS

Website

www.graphengine.io

github.com/graphite-project/graphite-web

github.com/spotify/heroic

ravendb.net

www.mireo.com/spacetime

Technische Dokumentation

www.graphengine.io/docs/manual

graphite.readthedocs.io

spotify.github.io/heroic

ravendb.net/docs

Entwickler

Microsoft

Chris Davis

Spotify

Hibernating Rhinos

Mireo

Erscheinungsjahr

2010

2006

2014

2010

2020

Aktuelle Version

5.4, Juli 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

kommerziell

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

.NET and C

Python

Java

C++

Server Betriebssysteme

.NET

Linux
Unix

Linux
macOS
Raspberry Pi
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

via Elasticsearch

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (RQL)

A subset of ANSI SQL is implemented

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

HTTP API
Sockets

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

.NET Client API
F# Client API
Go Client API
Java Client API
NodeJS Client API
PHP Client API
Python Client API
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

JavaScript (Node.js)
Python

.Net
C#
F#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

C#
C++
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

keine

Sharding

Fixed-grid hypercubes

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation

Real-time block device replication (DRBD)

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Default ACID transactions on the local node (eventually consistent across the cluster). Atomic operations with cluster-wide ACID transactions. Eventual consistency for indexes and full-text search indexes.

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID, Cluster-wide transaction available

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Authorization levels configured per client per database

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

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4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

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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
10. Dezember 2018, Uber

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23. Januar 2015, InfoQ.com

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

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13. Juni 2023, PR Newswire

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14. Mai 2021, The New Stack

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23. Mai 2022, InfoQ.com

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23. September 2016, Visual Studio Magazine

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