DBMS > Hawkular Metrics vs. KeyDB vs. LokiJS vs. Newts vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Hawkular Metrics vs. KeyDB vs. LokiJS vs. Newts vs. Splice Machine

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.

An ultra-fast, open source Key-value store fully compatible with Redis API, modules, and protocols

In-memory JavaScript DBMS

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,00
Rang	#379	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	0,71
Rang	#226	Overall
	#33	Key-Value Stores

Punkte	0,43
Rang	#264	Overall
	#42	Document Stores

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	0,54
Rang	#250	Overall
	#114	Relational DBMS

Website

www.hawkular.org

github.com/Snapchat/KeyDB
keydb.dev

github.com/techfort/LokiJS

opennms.github.io/newts

splicemachine.com

Technische Dokumentation

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

docs.keydb.dev

techfort.github.io/LokiJS

github.com/OpenNMS/newts/wiki

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Community supported by Red Hat

EQ Alpha Technology Ltd.

OpenNMS Group

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2014

2019

2014

Aktuelle Version

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

BSD-3

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

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

C++

JavaScript

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

teilweise

Supported data types are strings, hashes, lists, sets and sorted sets, bit arrays, hyperloglogs and geospatial indexes

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

by using the Redis Search module

über Views

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST

Proprietäres Protokoll

RESP - REdis Serialization Protoco

JavaScript API

HTTP REST
Java API

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
Python
Ruby

C
C#
C++
Clojure
Crystal
D
Dart
Elixir
Erlang
Fancy
Go
Haskell
Haxe
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
MatLab
Objective-C
OCaml
Pascal
Perl
PHP
Prolog
Pure Data
Python
R
Rebol
Ruby
Rust
Scala
Scheme
Smalltalk
Swift
Tcl
Visual Basic

JavaScript

Java

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Lua

View Functions in JavaScript

nein

Java

Triggers

via Hawkular Alerting

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

keine

Sharding

basierend auf Cassandra

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Eventual Consistency
Strong eventual consistency with CRDTs

keine

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Optimistic locking, atomic execution of commands blocks and scripts

nein

Atomare Operationen innerhalb einer Collection möglich

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Configurable mechanisms for persistency via snapshots and/or operations logs

Serialisierung einer DB in Node.JS, Cordova/PhoneGap möglich; im Browser mittels IndexedDB-API

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz und ACL

nein

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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

DB-Engines Blog Posts

New kids on the block: database management systems implemented in JavaScript
1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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