DBMS > Hawkular Metrics vs. Lovefield vs. Microsoft Azure Table Storage vs. SiteWhere vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften Hawkular Metrics vs. Lovefield vs. Microsoft Azure Table Storage vs. SiteWhere vs. Yaacomo

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

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

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

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

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

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	4,48
Rang	#75	Overall
	#6	Wide Column Stores

Punkte	0,06
Rang	#356	Overall
	#35	Time Series DBMS

Website

www.hawkular.org

google.github.io/lovefield

azure.microsoft.com/en-us/services/storage/tables

github.com/sitewhere/sitewhere

yaacomo.com

Technische Dokumentation

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

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

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

Entwickler

Community supported by Red Hat

Google

Microsoft

SiteWhere

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2014

2012

2010

2009

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Common Public Attribution License Version 1.0

kommerziell

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

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

gehostet

Linux
OS X
Windows

Android
Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

vordefiniertes Schema

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

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST

RESTful HTTP API

HTTP REST

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
Python
Ruby

JavaScript

.Net
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

via Hawkular Alerting

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

keine

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Sharding

basierend auf HBase

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

keine

implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

Source-Replica Replikation

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

optimistic Locking

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 Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights based on private key authentication or shared access signatures

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend 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

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

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Working with Azure to Use and Manage Data Lakes
7. März 2024, Simplilearn

Azure Cosmos DB Data Migration tool imports from Azure Table storage | Azure updates
5. Mai 2015, azure.microsoft.com

How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB
9. Juli 2021, hackernoon.com

How to use Azure Table storage in .Net
14. Januar 2019, InfoWorld

How to write data to Azure Table Store with an Azure Function
14. April 2017, Experts Exchange

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11. Juli 2017, Open Source For You

Ten Popular IoT Platforms You Should be Aware of
27. März 2023, Open Source For You

11 Best Open source IoT Platforms To Develop Smart Projects
9. März 2023, H2S Media

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