DBMS > Graphite vs. Lovefield vs. OpenQM vs. Sequoiadb

Vergleich der Systemeigenschaften Graphite vs. Lovefield vs. OpenQM vs. Sequoiadb

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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

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Multivalue DBMS

Document Store
Relational DBMS

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

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

Punkte	0,33
Rang	#286	Overall
	#131	Relational DBMS

Punkte	0,34
Rang	#284	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	0,50
Rang	#258	Overall
	#41	Document Stores
	#120	Relational DBMS

Website

github.com/graphite-project/graphite-web

google.github.io/lovefield

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

www.sequoiadb.com

Technische Dokumentation

graphite.readthedocs.io

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

www.sequoiadb.com/en/index.php?m=Files&a=index

Entwickler

Chris Davis

Google

Rocket Software, originally Martin Phillips

Sequoiadb Ltd.

Erscheinungsjahr

2006

2014

1993

2013

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

3.4-12

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

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

JavaScript

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Unix

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Linux

Datenschema

with some exceptions

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

oid, date, timestamp, binary, regex

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

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
Sockets

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript (Node.js)
Python

JavaScript

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

.Net
C++
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

JavaScript

Triggers

nein

Using read-only observers

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

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights can be defined down to the item level

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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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

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

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

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

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