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Vergleich der Systemeigenschaften openGemini vs. RocksDB vs. RRDtool

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An open source distributed Time Series DBMS with high concurrency, high performance, and high scalability

Embeddable persistent key-value store optimized for fast storage (flash and RAM)

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.

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Key-Value Store

Time Series DBMS

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

Punkte	0,01
Rang	#375	Overall
	#39	Time Series DBMS

Punkte	3,65
Rang	#85	Overall
	#11	Key-Value Stores

Punkte	1,87
Rang	#136	Overall
	#11	Time Series DBMS

Website

www.opengemini.org
github.com/openGemini

rocksdb.org

oss.oetiker.ch/rrdtool

Technische Dokumentation

docs.opengemini.org/guide

github.com/facebook/rocksdb/wiki

oss.oetiker.ch/rrdtool/doc

Entwickler

Huawei and openGemini community

Facebook, Inc.

Tobias Oetiker

Erscheinungsjahr

2022

2013

1999

Aktuelle Version

1.1, Juli 2023

8.11.4, April 2024

1.8.0, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

BSD

Open Source

GPL V2 and FLOSS

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++

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

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux

HP-UX
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Integer, Float, Boolean, String

nein

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

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST

C++ API
Java API

In-process Library
Pipes

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

C
C++
Go
Java
Perl
Python
Ruby

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontal partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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

Administrators and common users accounts

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

Drittanbieter

Speedb: A high performance RocksDB-compliant key-value store optimized for write-intensive workloads.
» mehr

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

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

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