DBMS > Hawkular Metrics vs. YottaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Hawkular Metrics vs. YottaDB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Unsere Besucher vergleichen Hawkular Metrics und YottaDB oft mit Postgres-XL, PostgreSQL und MongoDB.

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 fast and solid embedded Key-value store

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

using the Octo plugin

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

Punkte	0,01
Rang	#375	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	0,20
Rang	#311	Overall
	#46	Key-Value Stores

Website

www.hawkular.org

yottadb.com

Technische Dokumentation

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

yottadb.com/resources/documentation

Entwickler

Community supported by Red Hat

YottaDB, LLC

Erscheinungsjahr

2014

2001

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL 3.0

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

Docker
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

by using the Octo plugin

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST

PostgreSQL wire protocol

using the Octo plugin
Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
Python
Ruby

C
Go
JavaScript (Node.js)
Lua
M
Perl
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

via Hawkular Alerting

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer und Gruppen basierend auf Betriebssystem-Security

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…
5. Juni 2019, devclass

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