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Vergleich der Systemeigenschaften LeanXcale vs. NCache vs. RRDtool vs. Sqrrl

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Sqrrl has been acquired by Amazon and became a part of Amazon Web Services. It has been removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

Open-Source and Enterprise in-memory Key-Value Store

Industry standard data logging and graphing tool for time series data. RRD is an acronym for round-robin database.

The data is stored in a circular buffer, thus the system storage footprint remains constant over time.

Adaptable, secure NoSQL built on Apache Accumulo

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Key-Value Store

Time Series DBMS

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Suchmaschine

Using distributed Lucene

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

Punkte	0,36
Rang	#280	Overall
	#40	Key-Value Stores
	#129	Relational DBMS

Punkte	0,96
Rang	#195	Overall
	#29	Key-Value Stores

Punkte	1,90
Rang	#132	Overall
	#11	Time Series DBMS

Website

www.leanxcale.com

www.alachisoft.com/ncache

oss.oetiker.ch/rrdtool

sqrrl.com

Technische Dokumentation

www.alachisoft.com/resources/docs

oss.oetiker.ch/rrdtool/doc

Entwickler

LeanXcale

Alachisoft

Tobias Oetiker

Amazon

ursprünglich Sqrrl Data, Inc.

Erscheinungsjahr

2015

2005

1999

2012

Aktuelle Version

5.3.3, April 2024

1.8.0, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Enterprise Edition available

Open Source

GPL V2 and FLOSS

kommerziell

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#, .NET, .NET Core, Java

Implementations in Java (e.g. RRD4J) and C# available

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

HP-UX
Linux

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

teilweise

Supported data types are Lists, Queues, Hashsets, Dictionary and Counter

Numeric data only

XML Unterstützung

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

nein

Exporting into and restoring from XML files possible

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

through Apache Derby

SQL-like query syntax and LINQ for searching the cache. Cache Synchronization with SQL Server using SQL dependency.

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

IDistributedCache
JCache
LINQ
Proprietäres native API

In-process Library
Pipes

Accumulo Shell
Java API
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Scala

.Net
.Net Core
C#
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Scala

with librrd library
C#

with a different implementation of RRDTool
Java

with a different implementation of RRDTool
JavaScript (Node.js)

with a different implementation of RRDTool
Lua
Perl
PHP

with a wrapper library
Python
Ruby

Actionscript
C

using GLib
C#
C++
Cocoa
Delphi
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Smalltalk

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Unterstützung für stored procedures mit SQL-Server CLR

nein

Triggers

Notifications

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Basierend auf Hadoop

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, mit wählbarer Konsistenz

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Hadoop

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency
Strong Eventual Consistency over WAN with Conflict Resolution using Bridge Topology

keine

Immediate Consistency

Document store kept consistent with combination of global timestamping, row-level transactions, and server-side consistency resolution.

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

optimistic Locking und pessimistic Locking

nein

Atomic updates per row, document, or graph entity

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

by using the rrdcached daemon

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Authentifizierung für Zugriff auf Cache mittels Active Directory/LDAP (Rollen: user, administrator)

nein

Cell-level Security, Data-Centric Security, Role-Based Access Control (RBAC), Attribute-Based Access Control (ABAC)

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

NCache has been the market leader in .NET Distributed Caching since 2005 . NCache...
» mehr

Competitive advantages

NCache is 100% .NET/ .NET Core based which fully supports ASP.NET Core Sessions ,...
» mehr

Typical application scenarios

NCache enables industries like retail, finance, banking IoT, travel, ecommerce, healthcare...
» mehr

Key customers

Bank of America, Citi, Natures Way, Charter Spectrum, Barclays, Henry Schein, GBM,...
» mehr

Market metrics

Market Leader in .NET Distributed Caching since 2005.
» mehr

Licensing and pricing models

NCache Open Source is free on an as-is basis without any support. NCache Enterprise...
» mehr

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

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15. Dezember 2022, The Daily Swig

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24. November 2017, TechRepublic

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