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DBMS > Hawkular Metrics vs. KairosDB vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. RRDtool vs. ToroDB

Vergleich der Systemeigenschaften Hawkular Metrics vs. KairosDB vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. RRDtool vs. ToroDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameHawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessenKairosDB  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Synapse Analytics infopreviously named Azure SQL Data Warehouse  Xaus Vergleich ausschliessenRRDtool  Xaus Vergleich ausschliessenToroDB  Xaus Vergleich ausschliessen
ToroDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungHawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.Verteiltes Time Series DBMS basierend auf CassandraElastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL ServerIndustry standard data logging and graphing tool for time series data. RRD is an acronym for round-robin database. infoThe data is stored in a circular buffer, thus the system storage footprint remains constant over time.A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSTime Series DBMSRelational DBMSTime Series DBMSDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,00
Rang#379  Overall
#40  Time Series DBMS
Punkte0,62
Rang#239  Overall
#20  Time Series DBMS
Punkte20,56
Rang#31  Overall
#19  Relational DBMS
Punkte1,87
Rang#136  Overall
#11  Time Series DBMS
Websitewww.hawkular.orggithub.com/­kairosdb/­kairosdbazure.microsoft.com/­services/­synapse-analyticsoss.oetiker.ch/­rrdtoolgithub.com/­torodb/­server
Technische Dokumentationwww.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guidekairosdb.github.iodocs.microsoft.com/­azure/­synapse-analyticsoss.oetiker.ch/­rrdtool/­doc
EntwicklerCommunity supported by Red HatMicrosoftTobias Oetiker8Kdata
Erscheinungsjahr20142013201619992016
Aktuelle Version1.2.2, November 20181.8.0, 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0kommerziellOpen Source infoGPL V2 and FLOSSOpen Source infoAGPL-V3
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.
ImplementierungsspracheJavaJavaC++C infoImplementations in Java (e.g. RRD4J) and C# availableJava
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Windows
Linux
OS X
Windows
gehostetHP-UX
Linux
Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM
Datenschemaschemafreischemafreijajaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaNumeric data onlyja infostring, integer, double, boolean, date, object_id
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein infoExporting into and restoring from XML files possiblenein
Sekundärindizesneinneinjanein
SQL infoSupport of SQLneinneinjanein
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP RESTGraphite protocol
HTTP REST
Telnet API
ADO.NET
JDBC
ODBC
In-process Library
Pipes
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
Python
Ruby
Java
JavaScript infoNode.js
PHP
Python
C#
Java
PHP
C infowith librrd library
C# infowith a different implementation of RRDTool
Java infowith a different implementation of RRDTool
JavaScript (Node.js) infowith a different implementation of RRDTool
Lua
Perl
PHP infowith a wrapper library
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinneinTransact SQLnein
Triggersja infovia Hawkular Alertingneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infobasierend auf CassandraSharding infobasierend auf CassandraSharding, horizontal partitioningkeineSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf Cassandrafrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf CassandrajakeineSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Eventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate ConsistencykeineEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein infodocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­synapse-analytics/­sql-data-warehouse/­sql-data-warehouse-table-constraintsneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACIDneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja infoby using the rrdcached daemonja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneineinfacher Passwort-basierter ZugriffsschutzjaneinZugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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 MetricsKairosDBMicrosoft Azure Synapse Analytics infopreviously named Azure SQL Data WarehouseRRDtoolToroDB
DB-Engines Blog Posts

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

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

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