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Vergleich der Systemeigenschaften Hawkular Metrics vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Sadas Engine vs. XTDB

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Name	Hawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessen	Microsoft Azure Table Storage  Xaus Vergleich ausschliessen	Sadas Engine  Xaus Vergleich ausschliessen	XTDB formerly named Crux  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.	A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets	SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments	A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries
Primäres Datenbankmodell	Time Series DBMS	Wide Column Store	Relational DBMS	Document Store
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 0,08 Rang #366   Overall #39   Time Series DBMS	Punkte 4,04 Rang #77   Overall #6   Wide Column Stores	Punkte 0,07 Rang #373   Overall #157   Relational DBMS	Punkte 0,18 Rang #332   Overall #46   Document Stores
Website	www.hawkular.org	azure.microsoft.com/­en-us/­services/­storage/­tables	www.sadasengine.com	github.com/­xtdb/­xtdb www.xtdb.com
Technische Dokumentation	www.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guide		www.sadasengine.com/­en/­sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/­#documentation	www.xtdb.com/­docs
Entwickler	Community supported by Red Hat	Microsoft	SADAS s.r.l.	Juxt Ltd.
Erscheinungsjahr	2014	2012	2006	2019
Aktuelle Version			8.0	1.19, September 2021
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source Apache 2.0	kommerziell	kommerziell free trial version available	Open Source MIT License
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	ja	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	Java		C++	Clojure
Server Betriebssysteme	Linux OS X Windows	gehostet	AIX Linux Windows	Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM Linux
Datenschema	schemafrei	schemafrei	ja	schemafrei
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	ja	ja	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein	nein	nein	nein
Sekundärindizes	nein	nein	ja	ja
SQL Support of SQL	nein	nein	ja	eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite
APIs und andere Zugriffskonzepte	HTTP REST	RESTful HTTP API	JDBC ODBC Proprietäres Protokoll	HTTP REST JDBC
Unterstützte Programmiersprachen	Go Java Python Ruby	.Net C# C++ Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby	.Net C C# C++ Groovy Java PHP Python	Clojure Java
Server-seitige Scripts Stored Procedures	nein	nein	nein	nein
Triggers	ja via Hawkular Alerting	nein	nein	nein
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding basierend auf Cassandra	Sharding Implicit feature of the cloud service	horizontale Partitionierung	keine
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	frei wählbarer Replikationsfaktor basierend auf Cassandra	ja implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.	keine	ja, jeder Knoten hat alle Daten
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	nein	nein	nein	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Eventual Consistency basierend auf Cassandra Immediate Consistency basierend auf Cassandra	Immediate Consistency	Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	nein	ja	nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	nein	optimistic Locking		ACID
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja	yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	nein	nein	ja managed by 'Learn by Usage'
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	nein	Access rights based on private key authentication or shared access signatures	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
	Hawkular Metrics	Microsoft Azure Table Storage	Sadas Engine	XTDB formerly named Crux
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten	Waiting for Red Hat OpenShift 4.0? Too late, 4.1 has already arrived… • DEVCLASS 5. Juni 2019, DevClass bereitgestellt von Google News	Working with Azure to Use and Manage Data Lakes 7. März 2024, Simplilearn How to use Azure Table storage in .Net 14. Januar 2019, InfoWorld How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB 9. Juli 2021, hackernoon.com Inside Azure File Storage 7. Oktober 2015, Microsoft How to write data to Azure Table Store with an Azure Function 14. April 2017, Experts Exchange bereitgestellt von Google News

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