DBMS > Graph Engine vs. Graphite vs. OpenTenBase vs. SpaceTime

Vergleich der Systemeigenschaften Graph Engine vs. Graphite vs. OpenTenBase vs. SpaceTime

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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

An enterprise-level distributed HTAP open source database based on PostgreSQL

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

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Key-Value Store

Time Series DBMS

Relational DBMS

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,56
Rang	#241	Overall
	#21	Graph DBMS
	#34	Key-Value Stores

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

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#159	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#7	Spatial DBMS

Website

www.graphengine.io

github.com/graphite-project/graphite-web

github.com/OpenTenBase/OpenTenBase
www.opentenbase.org

www.mireo.com/spacetime

Technische Dokumentation

www.graphengine.io/docs/manual

graphite.readthedocs.io

docs.opentenbase.org
docs.opentenbase.org/en

Entwickler

Microsoft

Chris Davis

OpenAtom Foundation, previously Tencent

Mireo

Erscheinungsjahr

2010

2006

2020

Aktuelle Version

2.5, Jänner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 2.0

Open Source

BSD-3

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

C++

Server Betriebssysteme

.NET

Linux
Unix

Linux

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

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

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

HTTP API
Sockets

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

JavaScript (Node.js)
Python

C
Go
Java
PHP
Python

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

yes

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

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

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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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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27. Februar 2019, Data Science Central

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Try out the Graphite monitoring tool for time-series data
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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

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6. September 2021, AIM

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2. September 2019, CNX Software

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