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Vergleich der Systemeigenschaften Hawkular Metrics vs. Kyligence Enterprise vs. Lovefield vs. Splice Machine

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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.

A distributed analytics engine for big data, built on top of Apache Kylin

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

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

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,01
Rang	#377	Overall
	#39	Time Series DBMS

Punkte	0,44
Rang	#259	Overall
	#118	Relational DBMS

Punkte	0,22
Rang	#306	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	0,54
Rang	#244	Overall
	#114	Relational DBMS

Website

www.hawkular.org

kyligence.io/kyligence-enterprise

google.github.io/lovefield

splicemachine.com

Technische Dokumentation

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

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

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Community supported by Red Hat

Kyligence, Inc.

Google

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2014

2016

2014

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

JavaScript

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux
OS X
Solaris
Windows

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

SQL

Support of SQL

nein

ANSI SQL for queries (using Apache Calcite)

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
Python
Ruby

JavaScript

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

Triggers

via Hawkular Alerting

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

keine

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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10. August 2021, Blocks & Files

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30. Juni 2023, CRN

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26. August 2021, The Register

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19. Januar 2021, PR Newswire

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24. Juni 2014, Forbes

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

Hadoop is not a static data repository, says Splice Machine CEO | #BigDataSV
12. Februar 2014, SiliconANGLE News

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