DBMS > NSDb vs. OpenTSDB vs. OrigoDB vs. Spark SQL vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften NSDb vs. OpenTSDB vs. OrigoDB vs. Spark SQL vs. Transbase

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase

A fully ACID in-memory object graph database

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,11
Rang	#341	Overall
	#150	Relational DBMS

Website

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

nsdb.io/Architecture

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

origodb.com/docs

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

derzeit von Yahoo und anderen gewartet

Robert Friberg et al

Apache Software Foundation

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2017

2011

2009

under the name LiveDB

2014

1987

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

LGPL

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Development Lizenz gratis

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

Java

Scala

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS

Linux
Windows

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

numerische Daten für Metriken, Strings für Tags

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

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

nein

can be achieved using .NET

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
HTTP REST
WebSocket

HTTP API
Telnet API

.NET Client API
HTTP API
LINQ

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Scala

Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby

.Net

Java
Python
R
Scala

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Domain Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf HBase

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

Source-Replica Replikation

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

depending on model

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

Write ahead log

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Role based authorization

nein

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

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4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

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5. August 2016, KDnuggets

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28. Juni 2016, SiliconANGLE News

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30. Juni 2021, Towards Data Science

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24. Januar 2024, AWS Blog

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23. Dezember 2023, Towards Data Science

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18. Oktober 2023, AWS Blog

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