DBMS > Heroic vs. jBASE vs. OpenTSDB vs. Splunk vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. jBASE vs. OpenTSDB vs. Splunk vs. SwayDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

A robust multi-value DBMS comprising development tools and middleware

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase

Plattform für die Analyse von Big Data

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,46
Rang	#265	Overall
	#22	Time Series DBMS

Punkte	1,49
Rang	#156	Overall
	#3	Multivalue DBMS

Punkte	1,68
Rang	#142	Overall
	#12	Time Series DBMS

Punkte	89,10
Rang	#14	Overall
	#2	Suchmaschinen

Punkte	0,04
Rang	#387	Overall
	#61	Key-Value Stores

Website

github.com/spotify/heroic

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-jbase

opentsdb.net

www.splunk.com

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

docs.rocketsoftware.com/bundle?labelkey=jbase_5.9

opentsdb.net/docs/build/html/index.html

docs.splunk.com/Documentation/Splunk

Entwickler

Spotify

Rocket Software (früher Zumasys)

derzeit von Yahoo und anderen gewartet

Splunk Inc.

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2014

1991

2011

2003

2018

Aktuelle Version

5.7

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

LGPL

kommerziell

Eingeschränkte Gratisversion verfügbar

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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

Scala

Server Betriebssysteme

AIX
Linux
Windows

Linux
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

numerische Daten für Metriken, Strings für Tags

nein

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

SQL

Support of SQL

nein

Embedded SQL for jBASE in BASIC

nein

Splunk Search Processing Language for search commands

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

HTTP API
Telnet API

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Basic
Jabbascript
Java

Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby

C#
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf HBase

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

A 'Transaction' in Splunk has a different meaning: grouping related events into a single one for later searching

Atomic execution of operations

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

Access rights can be defined down to the item level

nein

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

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Enterprise Search Engines almost double their popularity in the last 12 months
2. Juli 2014, Paul Andlinger

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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16. September 2018, InfoQ.com

Brain Monitoring with Kafka, OpenTSDB, and Grafana
5. August 2016, KDnuggets

Comparing Different Time-Series Databases
10. Februar 2022, hackernoon.com

LogicMonitor Rolls a Time Series Database for Finer-Grain Reporting
1. Juni 2016, The New Stack

MapR to help admins peer into dense Hadoop clusters
28. Juni 2016, SiliconANGLE News

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