DBMS > Graphite vs. Greenplum vs. H2 vs. Machbase Neo vs. ObjectBox

Vergleich der Systemeigenschaften Graphite vs. Greenplum vs. H2 vs. Machbase Neo vs. ObjectBox

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Data logging and graphing tool for time series data

The storage layer (fixed size database) is called Whisper

Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database

A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.

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

TimeSeries DBMS for AIoT and BigData

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Spatial DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	4,83
Rang	#67	Overall
	#4	Time Series DBMS

Punkte	8,08
Rang	#48	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	8,33
Rang	#46	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	0,17
Rang	#337	Overall
	#30	Time Series DBMS

Punkte	1,29
Rang	#166	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Website

github.com/graphite-project/graphite-web

Technische Dokumentation

graphite.readthedocs.io

docs.greenplum.org

www.h2database.com/html/main.html

machbase.com/dbms

docs.objectbox.io

Entwickler

Chris Davis

Pivotal Software Inc.

Thomas Mueller

Machbase

ObjectBox Limited

Erscheinungsjahr

2006

2005

2013

2017

Aktuelle Version

7.0.0, September 2023

2.2.220, Juli 2023

V8.0, August 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

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

kommerziell

free test version available

Open Source

Apache License 2.0

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

Java

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
Unix

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
macOS
Windows

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

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

seit Version 4.2

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
Sockets

JDBC
ODBC

gRPC
HTTP REST
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC

Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript (Node.js)
Python

C
Java
Perl
Python
R

Java

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
Scala

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

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

selectable replication factor

online/offline synchronization between client and server

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

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

locking

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

In-Memory Unterstützung

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

nein

volatile and lookup table

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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29. Mai 2024

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28. Mai 2024

Evolution of search: traditional vs vector search
23. Mai 2024

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21. Mai 2024

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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1. Juni 2015, Paul Andlinger

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The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
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1. Introducing the Greenplum Database - Data Warehousing with Greenplum [Book]
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19. März 2019, ZDNet

Greenplum 6 review: Jack of all trades, master of some
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4. Dezember 2018, FinSMEs

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