DBMS > Graphite vs. Heroic vs. jBASE vs. Netezza vs. Splunk

Vergleich der Systemeigenschaften Graphite vs. Heroic vs. jBASE vs. Netezza vs. Splunk

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

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

A robust multi-value DBMS comprising development tools and middleware

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

Plattform für die Analyse von Big Data

Primäres Datenbankmodell

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

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

Punkte	0,46
Rang	#265	Overall
	#22	Time Series DBMS

Punkte	1,49
Rang	#156	Overall
	#3	Multivalue DBMS

Punkte	8,59
Rang	#45	Overall
	#29	Relational DBMS

Punkte	89,10
Rang	#14	Overall
	#2	Suchmaschinen

Website

github.com/graphite-project/graphite-web

github.com/spotify/heroic

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-jbase

www.ibm.com/products/netezza

www.splunk.com

Technische Dokumentation

graphite.readthedocs.io

spotify.github.io/heroic

docs.rocketsoftware.com/bundle?labelkey=jbase_5.9

docs.splunk.com/Documentation/Splunk

Entwickler

Chris Davis

Spotify

Rocket Software (früher Zumasys)

IBM

Splunk Inc.

Erscheinungsjahr

2006

2014

1991

2000

2003

Aktuelle Version

5.7

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Eingeschränkte Gratisversion verfügbar

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

AIX
Linux
Windows

Linux

In Appliance inkludiert

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

optional

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

Embedded SQL for jBASE in BASIC

nein

Splunk Search Processing Language for search commands

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
Sockets

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

JDBC
ODBC
OLE DB

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript (Node.js)
Python

.Net
Basic
Jabbascript
Java

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

C#
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

A 'Transaction' in Splunk has a different meaning: grouping related events into a single one for later searching

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

Access rights can be defined down to the item level

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

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Enterprise Search Engines almost double their popularity in the last 12 months
2. Juli 2014, Paul Andlinger

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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1. April 2022, Datanami

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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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Roundup: Telehouse, Cloudera, Netezza, EMC
31. Mai 2024, Data Center Knowledge

IBM announces availability of the high-performance, cloud-native Netezza Performance Server as a Service on AWS
11. Juli 2023, ibm.com

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1. August 2023, The Register

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27. Mai 2020, AWS Blog

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