DBMS > Graphite vs. TigerGraph vs. Tkrzw vs. VelocityDB vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften Graphite vs. TigerGraph vs. Tkrzw vs. VelocityDB vs. Yaacomo

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

Data logging and graphing tool for time series data

The storage layer (fixed size database) is called Whisper

A complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time

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

A .NET Object Database that can be embedded/distributed and extended to a graph data model (VelocityGraph)

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Graph DBMS

Key-Value Store

Graph DBMS
Object oriented DBMS

Relational DBMS

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

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

Punkte	1,83
Rang	#139	Overall
	#13	Graph DBMS

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

Punkte	0,05
Rang	#358	Overall
	#36	Graph DBMS
	#16	Object oriented DBMS

Website

github.com/graphite-project/graphite-web

www.tigergraph.com

dbmx.net/tkrzw

velocitydb.com

yaacomo.com

Technische Dokumentation

graphite.readthedocs.io

docs.tigergraph.com

velocitydb.com/UserGuide

Entwickler

Chris Davis

Mikio Hirabayashi

VelocityDB Inc

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2006

2017

2020

2011

2009

Aktuelle Version

0.9.3, August 2020

7.x

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Python

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Unix

Linux

Linux
macOS

Any that supports .NET

Android
Linux
Windows

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 (GSQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
Sockets

GSQL (TigerGraph Query Language)
Kafka
RESTful HTTP/JSON API

.Net

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript (Node.js)
Python

C++
Java

C++
Java
Python
Ruby

.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Callbacks are triggered when data changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontale Partitionierung

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

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

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Role-based access control

nein

Based on Windows Authentication

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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

How Grafana made observability accessible
12. Juni 2023, InfoWorld

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30. April 2024, Datanami

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30. April 2024, InfoWorld

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30. April 2024, TechTarget

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1. November 2023, Datanami

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20. Juni 2023, SiliconANGLE News

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