DBMS > Graphite vs. HEAVY.AI vs. openGauss

Vergleich der Systemeigenschaften Graphite vs. HEAVY.AI vs. openGauss

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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

A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware

An enterprise-class RDBMS compatible with high-performance, high-availability and high-performance originally developed by Huawei

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	1,64
Rang	#145	Overall
	#67	Relational DBMS

Punkte	1,06
Rang	#184	Overall
	#84	Relational DBMS

Website

github.com/graphite-project/graphite-web

github.com/heavyai/heavydb
www.heavy.ai

gitee.com/opengauss
opengauss.org

Technische Dokumentation

graphite.readthedocs.io

docs.heavy.ai

docs.opengauss.org/en
gitee.com/opengauss/docs

Entwickler

Chris Davis

HEAVY.AI, Inc.

Huawei and openGauss community

Erscheinungsjahr

2006

2016

2019

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

3.0, March 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

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

C++ and CUDA

C, C++, Java

Server Betriebssysteme

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

ANSI SQL 2011

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
Sockets

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript (Node.js)
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C
C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Round robin

horizontal partitioning (by range, list and hash)

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation

Source-Replica Replikation

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

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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

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1. Juni 2015, Paul Andlinger

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23. Januar 2015, InfoQ.com

The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
10. Dezember 2018, Uber

The value of time series data and TSDBs
10. Juni 2021, InfoWorld

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19. April 2023, businesswire.com

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13. Juli 2023, Spiceworks News and Insights

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16. Februar 2023, Datanami

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12. Januar 2024, tu.ac.th

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