DBMS > Graph Engine vs. Hawkular Metrics vs. Percona Server for MongoDB vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Graph Engine vs. Hawkular Metrics vs. Percona Server for MongoDB vs. XTDB

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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

Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.

A drop-in replacement for MongoDB Community Edition with enterprise-grade features.

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Key-Value Store

Time Series DBMS

Document Store

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

Punkte	0,67
Rang	#232	Overall
	#21	Graph DBMS
	#34	Key-Value Stores

Punkte	0,08
Rang	#366	Overall
	#39	Time Series DBMS

Punkte	0,60
Rang	#246	Overall
	#39	Document Stores

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

www.graphengine.io

www.hawkular.org

www.percona.com/mongodb/software/percona-server-for-mongodb

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

www.graphengine.io/docs/manual

www.hawkular.org/hawkular-metrics/docs/user-guide

docs.percona.com/percona-distribution-for-mongodb

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Microsoft

Community supported by Red Hat

Percona

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2010

2014

2015

2019

Aktuelle Version

3.4.10-2.10, November 2017

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL Version 2

Open Source

MIT License

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

Java

C++

Clojure

Server Betriebssysteme

.NET

Linux
OS X
Windows

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

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

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

HTTP REST

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

Go
Java
Python
Ruby

Actionscript
C
C#
C++
Clojure
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Lua
MatLab
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Scala
Smalltalk

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

JavaScript

nein

Triggers

nein

via Hawkular Alerting

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

via In-Memory Engine

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights for users and roles

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Trinity
30. Oktober 2010, Microsoft

Open source Microsoft Graph Engine takes on Neo4j
13. Februar 2017, InfoWorld

IBM releases Graph, a service that can outperform SQL databases
27. Juli 2016, GeekWire

The graph analytics landscape 2019 - DataScienceCentral.com
27. Februar 2019, Data Science Central

Aerospike Is Now a Graph Database, Too
21. Juni 2023, Datanami

bereitgestellt von Google News

Waiting for Red Hat OpenShift 4.0? Too late, 4.1 has already arrived… • DEVCLASS
5. Juni 2019, DevClass

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MongoDB Performance Tuning
23. Mai 2024, Database Trends and Applications

Why Isn't the World Upgrading Its Databases?
25. März 2024, The New Stack

FerretDB goes GA: Gives you MongoDB, without the MongoDB...
15. Mai 2023, The Stack

The essential guide to MongoDB security
2. Februar 2017, InfoWorld

Open-source developers under corporate pressure to adopt less-permissive licenses, Percona CEO says
13. Mai 2021, The Register

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