DBMS > Hawkular Metrics vs. Heroic vs. Lovefield vs. SWC-DB vs. TerminusDB

Vergleich der Systemeigenschaften Hawkular Metrics vs. Heroic vs. Lovefield vs. SWC-DB vs. TerminusDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Scalable Graph Database platform making enterprise data available by exploiting inferred entities and relationships

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Document Store
RDF Store

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

Punkte	0,08
Rang	#366	Overall
	#39	Time Series DBMS

Punkte	0,46
Rang	#265	Overall
	#22	Time Series DBMS

Punkte	0,33
Rang	#286	Overall
	#131	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#364	Overall
	#13	Wide Column Stores

Punkte	0,23
Rang	#316	Overall
	#27	Graph DBMS

Website

www.hawkular.org

github.com/spotify/heroic

google.github.io/lovefield

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

terminusdb.com

Technische Dokumentation

www.hawkular.org/hawkular-metrics/docs/user-guide

spotify.github.io/heroic

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

terminusdb.github.io/terminusdb/#

Entwickler

Community supported by Red Hat

Spotify

Google

Alex Kashirin

DataChemist Ltd.

Erscheinungsjahr

2014

2020

2018

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

0.5, April 2021

11.0.0, Jaenner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL V3

Open Source

GPL V3

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

JavaScript

C++

Prolog, Rust

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux

Datenschema

schemafrei

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

nein

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

SQL-like query language

SQL-like query language (WOQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

Proprietäres Protokoll
Thrift

OWL
RESTful HTTP API
WOQL (Web Object Query Language)

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
Python
Ruby

JavaScript

C++

JavaScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

via Hawkular Alerting

nein

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

keine

Sharding

Graph Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

keine

Journaling Streams

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

in-memory journaling

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Role-based access control

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

Waiting for Red Hat OpenShift 4.0? Too late, 4.1 has already arrived… • DEVCLASS
5. Juni 2019, DevClass

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Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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17. Dezember 2022, Ozarks Sports Zone

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1. Dezember 2020, The New Stack

Trinity College spinout TerminusDB secures €3.6m in investment
15. März 2021, The Irish Times

[MCR2030-CAMS-ARISE-UNDRR Webinar] Preventing cascading failures of critical assets: Using the Open-Source ...
12. April 2022, United Nations Office for Disaster Risk Reduction

Irish start-ups received €28m from Enterprise Ireland in 2021
7. April 2022, SiliconRepublic.com

Bus Terminus Update - April 26th
26. April 2021, Around DB and Life on Lantau

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