DBMS > Hawkular Metrics vs. Newts vs. RDF4J vs. TimesTen

Vergleich der Systemeigenschaften Hawkular Metrics vs. Newts vs. RDF4J vs. TimesTen

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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.

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

An in-memory SQL relational database that delivers microsecond response and high throughput for OLTP applications. TimesTen can be deployed as a standalone database or as a cache to a backend Oracle database.

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

RDF Store

Relational DBMS

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

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

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	0,72
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	1,26
Rang	#164	Overall
	#75	Relational DBMS

Website

www.hawkular.org

opennms.github.io/newts

rdf4j.org

www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html

Technische Dokumentation

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

github.com/OpenNMS/newts/wiki

rdf4j.org/documentation

docs.oracle.com/en/database/other-databases/timesten/index.html

Entwickler

Community supported by Red Hat

OpenNMS Group

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Oracle

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

Erscheinungsjahr

2014

2004

1998

Aktuelle Version

Release 22.1

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

IBM AIX Power PC 64-bit
Linux arm64
Linux x86-64
Solaris SPARC 64
Solaris SPARC/x86
Solaris x86-64

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST

HTTP REST
Java API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)
Pro*C/C++ programming interfaces
SQL and PL/SQL via JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
Python
Ruby

Java

Java
PHP
Python

C
C++
Java
Node.js
PL/SQL
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

PL/SQL

Triggers

via Hawkular Alerting

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

basierend auf Cassandra

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

keine

Multi-Source Replikation
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

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

by means of logfiles and checkpoints

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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

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