DBMS > Graphite vs. Lovefield vs. Splunk vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften Graphite vs. Lovefield vs. Splunk vs. Tkrzw

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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

Plattform für die Analyse von Big Data

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

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

Punkte	4,57
Rang	#73	Overall
	#5	Time Series DBMS

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	86,45
Rang	#14	Overall
	#2	Suchmaschinen

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

Website

github.com/graphite-project/graphite-web

google.github.io/lovefield

www.splunk.com

dbmx.net/tkrzw

Technische Dokumentation

graphite.readthedocs.io

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

docs.splunk.com/Documentation/Splunk

Entwickler

Chris Davis

Google

Splunk Inc.

Mikio Hirabayashi

Erscheinungsjahr

2006

2014

2003

2020

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Eingeschränkte Gratisversion verfügbar

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

JavaScript

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Unix

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

nein

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

Splunk Search Processing Language for search commands

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
Sockets

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript (Node.js)
Python

JavaScript

C#
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby

C++
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

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

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

Immediate 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

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

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

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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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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

Grafana Labs Announces Mimir Time Series Database
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

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

Getting Started with Infrastructure Monitoring
11. September 2023, The New Stack

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