DBMS > IBM Db2 Event Store vs. JaguarDB vs. LokiJS vs. Manticore Search vs. OpenTSDB

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Db2 Event Store vs. JaguarDB vs. LokiJS vs. Manticore Search vs. OpenTSDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

In-memory JavaScript DBMS

Multi-storage database for search, including full-text search.

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase

Primäres Datenbankmodell

Event Store
Time Series DBMS

Key-Value Store
Vektor DBMS

Document Store

Suchmaschine

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

using the Manticore Columnar Library

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

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores
	#13	Vektor DBMS

Punkte	0,43
Rang	#264	Overall
	#42	Document Stores

Punkte	0,22
Rang	#312	Overall
	#21	Suchmaschinen

Punkte	1,68
Rang	#146	Overall
	#12	Time Series DBMS

Website

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

www.jaguardb.com

github.com/techfort/LokiJS

manticoresearch.com

opentsdb.net

Technische Dokumentation

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

www.jaguardb.com/support.html

techfort.github.io/LokiJS

manual.manticoresearch.com

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

Entwickler

IBM

DataJaguar, Inc.

Manticore Software

derzeit von Yahoo und anderen gewartet

Erscheinungsjahr

2017

2015

2014

2017

2011

Aktuelle Version

2.0

3.3 July 2023

6.0, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free developer edition available

Open Source

GPL V3.0

Open Source

GPL Version 2

Open Source

LGPL

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

C und C++

C++

the server part. Clients available in other languages

JavaScript

C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Linux

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

FreeBSD
Linux
macOS
Windows

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Fixed schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Int, Bigint, Float, Timestamp, Bit, Int array, Bigint array, JSON, Boolean

numerische Daten für Metriken, Strings für Tags

XML Unterstützung

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

nein

Can index from XML

nein

Sekundärindizes

nein

über Views

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

nein

SQL

Support of SQL

through the embedded Spark runtime

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

nein

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

JavaScript API

Binary API
RESTful HTTP/JSON API
RESTful HTTP/SQL API
SQL over MySQL

HTTP API
Telnet API

Unterstützte Programmiersprachen

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

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

JavaScript

Elixir
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python

Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

View Functions in JavaScript

user defined functions

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Aufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Active-active shard replication

Multi-Source Replikation

keine

Synchronous replication based on Galera library

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

keine

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomare Operationen innerhalb einer Collection möglich

isolated transactions for atomic changes and binary logging for safe writes

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

Serialisierung einer DB in Node.JS, Cordova/PhoneGap möglich; im Browser mittels IndexedDB-API

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Manticore-Index gespeichert.

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

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

New kids on the block: database management systems implemented in JavaScript
1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

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

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Pinterest Switches from OpenTSDB to Their Own Time Series Database
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Comparing Different Time-Series Databases
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