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DBMS > Hawkular Metrics vs. HEAVY.AI vs. IBM Db2 warehouse vs. LokiJS vs. MarkLogic

Vergleich der Systemeigenschaften Hawkular Metrics vs. HEAVY.AI vs. IBM Db2 warehouse vs. LokiJS vs. MarkLogic

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameHawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessenHEAVY.AI infoFormerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022  Xaus Vergleich ausschliessenIBM Db2 warehouse infoformerly named IBM dashDB  Xaus Vergleich ausschliessenLokiJS  Xaus Vergleich ausschliessenMarkLogic  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungHawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardwareData warehousing service aus der CloudIn-memory JavaScript DBMSOperational and transactional Enterprise NoSQL database
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSRelational DBMSRelational DBMSDocument StoreDocument Store
Native XML DBMS
RDF Store infoab Version 7
Suchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,04
Rang#374  Overall
#38  Time Series DBMS
Punkte2,10
Rang#126  Overall
#61  Relational DBMS
Punkte1,34
Rang#166  Overall
#76  Relational DBMS
Punkte0,48
Rang#262  Overall
#42  Document Stores
Punkte6,50
Rang#56  Overall
#10  Document Stores
#1  Native XML DBMS
#1  RDF Stores
#5  Suchmaschinen
Websitewww.hawkular.orggithub.com/­heavyai/­heavydb
www.heavy.ai
www.ibm.com/­products/­db2/­warehousegithub.com/­techfort/­LokiJSwww.marklogic.com
Technische Dokumentationwww.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guidedocs.heavy.aitechfort.github.io/­LokiJSdocs.marklogic.com
EntwicklerCommunity supported by Red HatHEAVY.AI, Inc.IBMMarkLogic Corp.
Erscheinungsjahr20142016201420142001
Aktuelle Version5.10, Jänner 202211.0, December 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache Version 2; enterprise edition availablekommerziellOpen Sourcekommerziell infoeingeschränkte kostenlose Version verfügbar
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC++ and CUDAJavaScriptC++
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Windows
LinuxgehostetServerlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)Linux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreijajaschemafreischemafrei infoSchema kann erzwungen werden
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein infoImportieren/Exportieren von XML Daten möglichneinja
Sekundärindizesneinneinjaja infoüber Viewsja
SQL infoSupport of SQLneinjajaneinja infoSQL92
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP RESTJDBC
ODBC
Thrift
Vega
.NET Client API
JDBC
ODBC
OLE DB
JavaScript APIJava API
Node.js Client API
ODBC
proprietary Optic API infoProprietary Query API, introduced with version 9
RESTful HTTP API
SPARQL
WebDAV
XDBC
XQuery
XSLT
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
Python
Ruby
All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
JavaScriptC
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinneinPL/SQL, SQL PLView Functions in JavaScriptja infovia XQuery or JavaScript
Triggersja infovia Hawkular Alertingneinjajaja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infobasierend auf CassandraSharding infoRound robinShardingkeineSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf CassandraMulti-Source Replikationjakeineja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinjaja infoÃœber Hadoop Connector, HDFS Direct Access und in-database MapReduce Jobs
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate ConsistencyImmediate ConsistencykeineImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACIDnein infoAtomare Operationen innerhalb einer Collection möglichACID infocan act as a resource manager in an XA/JTA transaction
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja infoSerialisierung einer DB in Node.JS, Cordova/PhoneGap möglich; im Browser mittels IndexedDB-APIja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjajajayes, with Range Indexes
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardneinRollen-basierte Zugriffskontrolle auf Dokumenten- und Subdokumentenebene

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
Hawkular MetricsHEAVY.AI infoFormerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022IBM Db2 warehouse infoformerly named IBM dashDBLokiJSMarkLogic
DB-Engines Blog Posts

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1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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