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DBMS > atoti vs. Graphite

Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. Graphite

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Unsere Besucher vergleichen atoti und Graphite oft mit MySQL, Postgres-XL und Neo4j.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Nameatoti  Xaus Vergleich ausschliessenGraphite  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAn in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.Data logging and graphing tool for time series data infoThe storage layer (fixed size database) is called Whisper
Primäres DatenbankmodellObject oriented DBMSTime Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,51
Rang#245  Overall
#11  Object oriented DBMS
Punkte4,25
Rang#63  Overall
#4  Time Series DBMS
Websiteatoti.iogithub.com/­graphite-project/­graphite-web
Technische Dokumentationdocs.atoti.iographite.readthedocs.io
EntwicklerActiveViamChris Davis
Erscheinungsjahr2006
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infofree versions availableOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaPython
Server BetriebssystemeLinux
Unix
Datenschemaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateNumeric data only
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTnein
Sekundärindizesnein
SQL infoSupport of SQLMultidimensional Expressions (MDX)nein
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP API
Sockets
Unterstützte ProgrammiersprachenJavaScript (Node.js)
Python
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresPythonnein
Triggersnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding, horizontal partitioningkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten Systemkeine
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationennein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenyes, multi-version concurrency control (MVCC)ja infolocking
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein

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
atotiGraphite
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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Overview Of Atoti: A Python BI Analytics Tool
15. Mai 2021, Analytics India Magazine

ActiveViam Elects Shelley Magee as CEO
4. September 2024, citybiz

bereitgestellt von Google News

Robust Growth in Cloud-based Time Series Database Market
14. Mai 2025, openPR.com

Empowering Growth: Cloud-native Time Series Data Storage
14. Mai 2025, openPR.com

Build a Graphite dashboard for data analysis, visualization
20. November 2019, TechTarget

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

bereitgestellt von Google News



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