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DBMS > Hawkular Metrics vs. Microsoft SQL Server vs. Splice Machine vs. TimescaleDB vs. Titan

Vergleich der Systemeigenschaften Hawkular Metrics vs. Microsoft SQL Server vs. Splice Machine vs. TimescaleDB vs. Titan

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameHawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft SQL Server  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessenTimescaleDB  Xaus Vergleich ausschliessenTitan  Xaus Vergleich ausschliessen
Titan has been decommisioned after the takeover by Datastax. It will be removed from the DB-Engines ranking. A fork has been open-sourced as JanusGraph.
KurzbeschreibungHawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.Relationales DBMS von MicrosoftOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and SparkA time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQLTitan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSRelational DBMSRelational DBMSTime Series DBMSGraph DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,04
Rang#374  Overall
#38  Time Series DBMS
Punkte829,80
Rang#3  Overall
#3  Relational DBMS
Punkte0,54
Rang#255  Overall
#116  Relational DBMS
Punkte4,87
Rang#74  Overall
#4  Time Series DBMS
Websitewww.hawkular.orgwww.microsoft.com/­en-us/­sql-serversplicemachine.comwww.timescale.comgithub.com/­thinkaurelius/­titan
Technische Dokumentationwww.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guidelearn.microsoft.com/­en-US/­sql/­sql-serversplicemachine.com/­how-it-worksdocs.timescale.comgithub.com/­thinkaurelius/­titan/­wiki
EntwicklerCommunity supported by Red HatMicrosoftSplice MachineTimescaleAurelius, owned by DataStax
Erscheinungsjahr20141989201420172012
Aktuelle VersionSQL Server 2022, November 20223.1, March 20212.13.0, November 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0kommerziell infoeingeschränkte kostenlose Version verfügbarOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license availableOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache Lizenz, Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

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ImplementierungsspracheJavaC++JavaCJava
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Windows
Linux
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Windows
Linux
OS X
Unix
Windows
Datenschemaschemafreijajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjaja
Sekundärindizesneinjajajaja
SQL infoSupport of SQLneinjajaja infofull PostgreSQL SQL syntaxnein
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP RESTADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
Tabular Data Stream (TDS)
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
Python
Ruby
C#
C++
Delphi
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R
Ruby
Visual Basic
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
.Net
C
C++
Delphi
Java infoJDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl
Clojure
Java
Python
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinTransact SQL, .NET languages, R, Python and (with SQL Server 2019) Javaja infoJavabenutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shellja
Triggersja infovia Hawkular Alertingjajajaja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infobasierend auf CassandraTabellen können auf mehrere Files aufgeteilt werden (horizontale Partitionierung), sharding möglich (mittels federation)Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioningyes, across time and space (hash partitioning) attributesja infoüber integrierbare Storage Backends
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf Cassandraja, aber abhängig von der SQL-Server EditionMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
Source-Replica Replikation infoja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinneinYes, via Full Spark Integrationneinja infomittels Faunus, eine Graph Analytics Engine
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjajajaja infoBeziehungen in Graph
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDACIDACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)jaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja infoUnterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcast
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjajanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standardBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

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.

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Weitere Ressourcen
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Graph DBMS increased their popularity by 500% within the last 2 years
3. März 2015, Paul Andlinger

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21. Januar 2014, Matthias Gelbmann

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