DBMS > Graphite vs. HBase vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Graphite vs. HBase vs. RDF4J

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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

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Wide Column Store

RDF Store

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

Punkte	4,75
Rang	#75	Overall
	#5	Time Series DBMS

Punkte	31,25
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Punkte	0,71
Rang	#231	Overall
	#9	RDF Stores

Website

github.com/graphite-project/graphite-web

hbase.apache.org

rdf4j.org

Technische Dokumentation

graphite.readthedocs.io

hbase.apache.org/book.html

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Chris Davis

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

2006

2008

2004

Aktuelle Version

2.3.4, Jaenner 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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

Server Betriebssysteme

Linux
Unix

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schema-free, schema definition possible

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

options to bring your own types, AVRO

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
Sockets

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript (Node.js)
Python

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Coprocessors in Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Single row ACID (across millions of columns)

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

nein

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

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

alle anzeigen

Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

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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

Getting Started with Monitoring using Graphite
23. Januar 2015, InfoQ.com

How Grafana made observability accessible
12. Juni 2023, InfoWorld

InfluxDB: From Open Source Time Series Database to Millions in Revenue
3. März 2021, hackernoon.com

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Best Practices from Rackspace for Modernizing a Legacy HBase/Solr Architecture Using AWS Services | Amazon Web ...
9. Oktober 2023, AWS Blog

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22. April 2024, Yahoo Canada Shine On

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20. Oktober 2023, hackernoon.com

HBase: The database big data left behind
6. Mai 2016, InfoWorld

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22. Dezember 2022, Built In

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27. Januar 2020, iProgrammer

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13. Juni 2019, Markets Insider

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