DBMS > Graph Engine vs. GreptimeDB vs. H2 vs. IBM Db2 Event Store

Vergleich der Systemeigenschaften Graph Engine vs. GreptimeDB vs. H2 vs. IBM Db2 Event Store

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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

An open source Time Series DBMS built for increased scalability, high performance and efficiency

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Key-Value Store

Time Series DBMS

Relational DBMS

Event Store
Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial 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	0,06
Rang	#352	Overall
	#33	Time Series DBMS

Punkte	8,13
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	0,19
Rang	#323	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Website

www.graphengine.io

greptime.com

www.h2database.com

www.ibm.com/products/db2-event-store

Technische Dokumentation

www.graphengine.io/docs/manual

docs.greptime.com

www.h2database.com/html/main.html

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

Entwickler

Microsoft

Greptime Inc.

Thomas Mueller

IBM

Erscheinungsjahr

2010

2022

2005

2017

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

2.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

kommerziell

free developer edition available

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

Rust

Java

C und C++

Server Betriebssysteme

.NET

Android
Docker
FreeBSD
Linux
macOS
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Datenschema

schema-free, schema definition possible

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

through the embedded Spark runtime

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

gRPC
HTTP API
JDBC

JDBC
ODBC

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

C++
Erlang
Go
Java
JavaScript

Java

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

Active-active shard replication

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

No - written data is immutable

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

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Simple rights management via user accounts

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

GreptimeDB is a SQL & Python-enabled timeseries database system built from scratch...
» mehr

Competitive advantages

- Inherits advantages of Rust, such as excellent performance, memory safe, resource...
» mehr

Typical application scenarios

For IoT industries, GreptimeDB can seamless integrate with message queues and other...
» mehr

Key customers

Greptime's clients span multiple sectors including IoT, connected vehicles, and energy...
» mehr

Market metrics

GreptimeDB has garnered global recognition by topping GitHub trends following its...
» mehr

Licensing and pricing models

GreptimeDB: open source, distributed, cloud-native TSDB; supports Hybrid Time-series...
» mehr

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

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27. Februar 2019, Data Science Central

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3. Juni 2019, Datanami

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4. Oktober 2022, ITPro

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