DBMS > LeanXcale vs. Postgres-XL vs. Prometheus vs. Stardog

Vergleich der Systemeigenschaften LeanXcale vs. Postgres-XL vs. Prometheus vs. Stardog

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Open Source Timeseries DBMS und Monitoring System

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

Graph DBMS
RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,28
Rang	#286	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#130	Relational DBMS

Punkte	0,43
Rang	#260	Overall
	#119	Relational DBMS

Punkte	7,56
Rang	#49	Overall
	#3	Time Series DBMS

Punkte	1,93
Rang	#121	Overall
	#10	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Website

Technische Dokumentation

www.postgres-xl.org/documentation

prometheus.io/docs

docs.stardog.com

Entwickler

LeanXcale

Stardog-Union

Erscheinungsjahr

2015

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2015

2010

Aktuelle Version

10 R1, Oktober 2018

7.3.0, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Mozilla public license

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

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

Server Betriebssysteme

Linux
macOS

Linux
Windows

Linux
macOS
Windows

Datenschema

schema-free and OWL/RDFS-schema support

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

XML Unterstützung

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

XML type, but no XML query functionality

nein

Importieren von XML Daten möglich

nein

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

Sekundärindizes

nein

supports real-time indexing in full-text and geospatial

SQL

Support of SQL

through Apache Derby

distributed, parallel query execution

nein

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

RESTful HTTP/JSON API

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Scala

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

.Net
C++
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Ruby

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

Triggers

nein

via event handlers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

mittels Federation

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Immediate Consistency in HA-Cluster

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

MVCC

nein

ACID

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Introducing the Amazon Timestream for LiveAnalytics Prometheus Connector
8. Juli 2024, AWS Blog

How to Monitor an Ubuntu Server With Prometheus: Collecting and Visualizing System Metrics
9. Juli 2024, Linux Journal

VTEX scales to 150 million metrics using Amazon Managed Service for Prometheus
10. März 2024, AWS Blog

Consider Grafana vs. Prometheus for your time-series tools
18. Oktober 2021, TechTarget

My Prometheus is Overwhelmed! Help!
24. Juli 2021, hackernoon.com

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