DBMS > Greenplum vs. Infobright vs. Prometheus vs. ReductStore

Vergleich der Systemeigenschaften Greenplum vs. Infobright vs. Prometheus vs. ReductStore

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database

A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.

High performant column-oriented DBMS for analytic workloads using MySQL or PostgreSQL as a frontend

Open Source Timeseries DBMS und Monitoring System

Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	7,71
Rang	#46	Overall
	#29	Relational DBMS

Punkte	0,88
Rang	#198	Overall
	#92	Relational DBMS

Punkte	7,56
Rang	#49	Overall
	#3	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Website

greenplum.org

ignitetech.com/softwarelibrary/infobrightdb

prometheus.io

github.com/reductstore
www.reduct.store

Technische Dokumentation

docs.greenplum.org

prometheus.io/docs

www.reduct.store/docs

Entwickler

Pivotal Software Inc.

Ignite Technologies Inc.; formerly InfoBright Inc.

ReductStore LLC

Erscheinungsjahr

2005

2015

2023

Aktuelle Version

7.0.0, September 2023

1.9, März 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

The open source (GPLv2) version did not support inserts/updates/deletes and was discontinued with July 2016

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Business Source License 1.1

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

C++, Rust

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Windows

Docker
Linux
macOS
Windows

Datenschema

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

seit Version 4.2

nein

Importieren von XML Daten möglich

Sekundärindizes

nein

Knowledge Grid Technology used instead

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

RESTful HTTP/JSON API

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Perl
Python
R

.Net
C
C#
C++
D
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

.Net
C++
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Ruby

C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

mittels Federation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

exploiting MySQL or PostgreSQL frontend capabilities

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Chapter 1. Introducing the Greenplum Database
6. Dezember 2018, O'Reilly Media

VMware Greenplum on AWS: Parallel Postgres for Enterprise Analytics at Scale
9. September 2019, AWS Blog

Greenplum 6 ventures outside the analytic box
19. März 2019, ZDNet

EMC and Greenplum Dress Elephant for IT Parade
8. Dezember 2011, WIRED

EMC Introduces Breakthrough 'Big Data' Computing System
13. Oktober 2010, PR Newswire

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Introducing the Amazon Timestream for LiveAnalytics Prometheus Connector
8. Juli 2024, AWS Blog

How to Monitor an Ubuntu Server With Prometheus: Collecting and Visualizing System Metrics
9. Juli 2024, Linux Journal

VTEX scales to 150 million metrics using Amazon Managed Service for Prometheus
10. März 2024, AWS Blog

Consider Grafana vs. Prometheus for your time-series tools
18. Oktober 2021, TechTarget

My Prometheus is Overwhelmed! Help!
24. Juli 2021, hackernoon.com

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