DBMS > Heroic vs. IBM Db2 Event Store vs. InfinityDB vs. Newts

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. IBM Db2 Event Store vs. InfinityDB vs. Newts

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

A Java embedded Key-Value Store which extends the Java Map interface

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Event Store
Time Series DBMS

Key-Value Store

Time Series DBMS

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

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	0,19
Rang	#323	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#378	Overall
	#57	Key-Value Stores

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Website

github.com/spotify/heroic

www.ibm.com/products/db2-event-store

boilerbay.com

opennms.github.io/newts

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

boilerbay.com/infinitydb/manual

github.com/OpenNMS/newts/wiki

Entwickler

Spotify

IBM

Boiler Bay Inc.

OpenNMS Group

Erscheinungsjahr

2014

2017

2002

2014

Aktuelle Version

2.0

4.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

free developer edition available

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C und C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

nested virtual Java Maps, multi-value, logical â€˜tuple spaceâ€™ runtime Schema upgrade

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

all Java primitives, Date, CLOB, BLOB, huge sparse arrays

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

nein

SQL

Support of SQL

nein

through the embedded Spark runtime

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Access via java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap Interface
Proprietary API to InfinityDB ItemSpace (boilerbay.com/docs/ItemSpaceDataStructures.htm)

HTTP REST
Java API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

basierend auf Cassandra

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Active-active shard replication

keine

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
Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

READ-COMMITTED or SERIALIZED

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Optimistic locking for transactions; no isolation for bulk loads

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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26. Februar 2019, biplatform.nl

Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning
25. Juli 2019, ibm.com

IBM Builds New Ultra-Fast Platform for Hoovering Up and Analyzing Data from Anywhere
31. Mai 2018, Data Center Knowledge

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3. Juni 2019, Datanami

Best cloud databases of 2022
4. Oktober 2022, ITPro

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