DBMS > Graphite vs. Machbase Neo vs. searchxml vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Graphite vs. Machbase Neo vs. searchxml vs. Spark SQL

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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

TimeSeries DBMS for AIoT and BigData

DBMS for structured and unstructured content wrapped with an application server

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Native XML DBMS
Suchmaschine

Relational DBMS

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

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

Punkte	0,17
Rang	#337	Overall
	#30	Time Series DBMS

Punkte	0,03
Rang	#390	Overall
	#7	Native XML DBMS
	#24	Suchmaschinen

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

github.com/graphite-project/graphite-web

machbase.com

www.searchxml.net/category/products

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

graphite.readthedocs.io

machbase.com/dbms

www.searchxml.net/support/handouts

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

Chris Davis

Machbase

informationpartners gmbh

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2006

2013

2015

2014

Aktuelle Version

V8.0, August 2023

1.0

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

free test version available

kommerziell

Open Source

Apache 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++

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
Unix

Linux
macOS
Windows

Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

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

SQL-like query language

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
Sockets

gRPC
HTTP REST
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC

RESTful HTTP API
WebDAV
XQuery
XSLT

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript (Node.js)
Python

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
Scala

C++

most other programming languages supported via APIs

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

on the application server

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

selectable replication factor

sychronisation to multiple collections

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

Mehrere Lese-, ein Schreibprozess

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

In-Memory Unterstützung

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

volatile and lookup table

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

Domain, group and role-based access control at the document level and for application services

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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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

How Grafana made observability accessible
12. Juni 2023, InfoWorld

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Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming
1. Juni 2024, Towards Data Science

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

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