DBMS > GreptimeDB vs. Lovefield vs. Netezza vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften GreptimeDB vs. Lovefield vs. Netezza vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An open source Time Series DBMS built for increased scalability, high performance and efficiency

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

RDF Store

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

Punkte	0,06
Rang	#352	Overall
	#33	Time Series DBMS

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

Punkte	9,06
Rang	#46	Overall
	#29	Relational DBMS

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Website

greptime.com

google.github.io/lovefield

www.ibm.com/products/netezza

rdf4j.org

Technische Dokumentation

docs.greptime.com

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

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Greptime Inc.

Google

IBM

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

2022

2014

2000

2004

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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

Rust

JavaScript

Java

Server Betriebssysteme

Android
Docker
FreeBSD
Linux
macOS
Windows

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux

In Appliance inkludiert

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schema-free, schema definition possible

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
HTTP API
JDBC

JDBC
ODBC
OLE DB

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Erlang
Go
Java
JavaScript

JavaScript

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

nein

Triggers

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Simple rights management via user accounts

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

GreptimeDB is a SQL & Python-enabled timeseries database system built from scratch...
» mehr

Competitive advantages

- Inherits advantages of Rust, such as excellent performance, memory safe, resource...
» mehr

Typical application scenarios

For IoT industries, GreptimeDB can seamless integrate with message queues and other...
» mehr

Key customers

Greptime's clients span multiple sectors including IoT, connected vehicles, and energy...
» mehr

Market metrics

GreptimeDB has garnered global recognition by topping GitHub trends following its...
» mehr

Licensing and pricing models

GreptimeDB: open source, distributed, cloud-native TSDB; supports Hybrid Time-series...
» mehr

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Weitere Ressourcen

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29. Juni 2020, Datanami

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