DBMS > H2 vs. HyperSQL vs. LeanXcale vs. OpenTSDB

Vergleich der Systemeigenschaften H2 vs. HyperSQL vs. LeanXcale 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.

In Java gesschriebenes multithreaded und transaktionales RDBMS

Auch bekannt unter HSQLDB

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	8,22
Rang	#50	Overall
	#32	Relational DBMS

Punkte	3,90
Rang	#85	Overall
	#46	Relational DBMS

Punkte	0,35
Rang	#283	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#128	Relational DBMS

Punkte	1,73
Rang	#147	Overall
	#12	Time Series DBMS

Website

Technische Dokumentation

www.h2database.com/html/main.html

hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html

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

Entwickler

Thomas Mueller

LeanXcale

derzeit von Yahoo und anderen gewartet

Erscheinungsjahr

2005

2001

2015

2011

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

2.7.2, Juni 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

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

Open Source

Basiert auf BSD-Lizenz

kommerziell

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

Embedded (into Java applications) and Client-Server operating modes

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

nein

SQL

Support of SQL

through Apache Derby

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

HTTP API

JDBC via HTTP
JDBC
ODBC

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

HTTP API
Telnet API

Unterstützte Programmiersprachen

Java

All languages supporting JDBC/ODBC
Java

C
Java
Scala

Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

Java, SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

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

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

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

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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24. Oktober 2022, The Daily Swig

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14. November 2022, TheServerSide.com

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Combining operational and analytical databases in a single platform
26. Mai 2017, Cordis News

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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

A real-time processing revival – O'Reilly
1. April 2015, O'Reilly Media

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