DBMS > Hyprcubd vs. Microsoft Azure Table Storage vs. OpenTSDB vs. SiriDB vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften Hyprcubd vs. Microsoft Azure Table Storage vs. OpenTSDB vs. SiriDB vs. Trafodion

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Hyprcubd seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Serverless Time Series DBMS

A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase

Open Source Time Series DBMS

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	4,04
Rang	#77	Overall
	#6	Wide Column Stores

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

Punkte	0,07
Rang	#378	Overall
	#42	Time Series DBMS

Website

hyprcubd.com (offline)

azure.microsoft.com/en-us/services/storage/tables

opentsdb.net

siridb.com

trafodion.apache.org

Technische Dokumentation

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

docs.siridb.com

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Hyprcubd, Inc.

Microsoft

derzeit von Yahoo und anderen gewartet

Cesbit

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2012

2011

2017

2014

Aktuelle Version

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

LGPL

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 2.0

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

C++, Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

time, int, uint, float, string

numerische Daten für Metriken, Strings für Tags

Numeric data

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

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC (https)

RESTful HTTP API

HTTP API
Telnet API

HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Sharding

basierend auf HBase

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

optimistic Locking

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

token access

Access rights based on private key authentication or shared access signatures

nein

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

DB-Engines Blog Posts

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Working with Azure to Use and Manage Data Lakes
7. März 2024, Simplilearn

How to use Azure Table storage in .Net
14. Januar 2019, InfoWorld

How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB
9. Juli 2021, hackernoon.com

How to write data to Azure Table Store with an Azure Function
14. April 2017, Experts Exchange

Inside Azure File Storage
7. Oktober 2015, azure.microsoft.com

bereitgestellt von Google News

Pinterest Switches from OpenTSDB to Their Own Time Series Database
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

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

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

bereitgestellt von Google News

Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk