DBMS > atoti vs. Prometheus vs. Riak KV vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. Prometheus vs. Riak KV vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

Open Source Timeseries DBMS und Monitoring System

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Time Series DBMS

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Document Store

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

Punkte	0,56
Rang	#245	Overall
	#10	Object oriented DBMS

Punkte	8,42
Rang	#47	Overall
	#2	Time Series DBMS

Punkte	4,10
Rang	#82	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

atoti.io

prometheus.io

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

docs.atoti.io

prometheus.io/docs

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

www.xtdb.com/docs

Entwickler

ActiveViam

OpenSource, formerly Basho Technologies

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2015

2009

2019

Aktuelle Version

3.2.0, Dezember 2022

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

Open Source

MIT License

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

Erlang

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux
OS X

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

nein

XML Unterstützung

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

nein

Importieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

Multidimensional Expressions (MDX)

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

HTTP API
Native Erlang Interface

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

nein

Erlang

nein

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

kein "single point of failure"

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

mittels Federation

frei wählbarer Replikationsfaktor

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

yes, using Riak Security

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

FRTB product of the year: ActiveViam
28. November 2023, Risk.net

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

Exadata Real-Time Insight - Quick Start
3. April 2024, blogs.oracle.com

VictoriaMetrics Offers Prometheus Replacement for Time Series Monitoring
17. Juli 2023, The New Stack

Linux System Monitoring with Prometheus, Grafana, and collectd
1. Februar 2024, Linux Journal

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

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Basho Revamps Riak Open-Source Database
22. September 2023, InformationWeek

Riak NoSQL Database: Use Cases and Best Practices
23. Dezember 2011, InfoQ.com

Basho, Maker of Riak NoSQL Database, Raises $25M
13. Januar 2015, Data Center Knowledge

Riak NoSQL snapped up by Bet365
12. September 2017, ComputerWeekly.com

Riak Taps Mesos for 'Push Button' NoSQL Scalability
20. August 2015, Datanami

bereitgestellt von Google News

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