DBMS > H2 vs. HugeGraph vs. OpenTSDB

Vergleich der Systemeigenschaften H2 vs. HugeGraph vs. OpenTSDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	8,13
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#336	Overall
	#32	Graph DBMS

Punkte	1,68
Rang	#146	Overall
	#12	Time Series DBMS

Website

www.h2database.com

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

opentsdb.net

Technische Dokumentation

www.h2database.com/html/main.html

hugegraph.apache.org/docs

opentsdb.net/docs/build/html/index.html

Entwickler

Thomas Mueller

Baidu

derzeit von Yahoo und anderen gewartet

Erscheinungsjahr

2005

2018

2011

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

0.9

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

LGPL

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

Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
macOS
Unix

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

numerische Daten für Metriken, Strings für Tags

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

also supports composite index and range index

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

HTTP API
Telnet API

Unterstützte Programmiersprachen

Java

Groovy
Java
Python

Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

asynchronous Gremlin script jobs

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

via hugegraph-spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

edges in graph

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

Users, roles and permissions

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

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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23. April 2024, GBHackers

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Comparing Different Time-Series Databases
10. Februar 2022, hackernoon.com

Brain Monitoring with Kafka, OpenTSDB, and Grafana
5. August 2016, KDnuggets

MapR to help admins peer into dense Hadoop clusters
28. Juni 2016, SiliconANGLE News

Comparing InfluxDB, TimescaleDB, and QuestDB Timeseries Databases
30. Juni 2021, Towards Data Science

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