DBMS > Graphite vs. Linter vs. Oracle Berkeley DB vs. SiriDB vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften Graphite vs. Linter vs. Oracle Berkeley DB vs. SiriDB vs. Tkrzw

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

RDBMS for high security requirements

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Open Source Time Series DBMS

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Time Series DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

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

Punkte	0,12
Rang	#350	Overall
	#152	Relational DBMS

Punkte	2,01
Rang	#126	Overall
	#21	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	0,07
Rang	#378	Overall
	#42	Time Series DBMS

Punkte	0,07
Rang	#372	Overall
	#57	Key-Value Stores

Website

github.com/graphite-project/graphite-web

linter.ru

www.oracle.com/database/technologies/related/berkeleydb.html

siridb.com

dbmx.net/tkrzw

Technische Dokumentation

graphite.readthedocs.io

docs.oracle.com/cd/E17076_05/html/index.html

docs.siridb.com

Entwickler

Chris Davis

relex.ru

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Cesbit

Mikio Hirabayashi

Erscheinungsjahr

2006

1990

1994

2017

2020

Aktuelle Version

18.1.40, Mai 2020

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

MIT License

Open Source

Apache Version 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

C und C++

C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Unix

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

nein

Numeric data

nein

XML Unterstützung

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

nein

only with the Berkeley DB XML edition

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
Sockets

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript (Node.js)
Python

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

.Net

Figaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere

Es gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Perl
Python
Tcl

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

C++
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

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

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

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

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

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29. Oktober 2019, TechTarget

Grafana Labs Announces Mimir Time Series Database
1. April 2022, Datanami

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

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

Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata
2. September 2019, CNX Software

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ACM recognizes far-reaching technical achievements with special awards
26. Mai 2021, EurekAlert

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18. August 2020, Berkman Klein Center

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5. März 2019, ADT Magazine

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17. Februar 2012, Forbes

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26. Januar 2019, Towards Data Science

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