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《2023 中国开源发展蓝皮书》编制
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6月 05, 2023
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唐门教主
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| 15 | QTSDB | 360 | 时序 | 分布式 | | | QTSDB是360团队基于influxdb研发的一款分布式时序数据库,用于处理海量数据写入与查询。实现上,是基于开源单机时序数据库influxdb1.7开发的分布式版本,除了具有influxdb本身的特性之外,还有容量扩展、副本容错等集群功能。 | | |
| 15 | QTSDB | 360 | 时序 | 分布式 | | | QTSDB是360团队基于influxdb研发的一款分布式时序数据库,用于处理海量数据写入与查询。实现上,是基于开源单机时序数据库influxdb1.7开发的分布式版本,除了具有influxdb本身的特性之外,还有容量扩展、副本容错等集群功能。 | | |
| 16 | SelectDB | 飞轮科技 | 关系 | OLAP,云原生,分布式 | 2022 | Apache-2.0license | 云原生实时分析型数据库 | https://github.com/search?q=SelectDB | zhoujialiang@selectdb.com |
| 16 | SelectDB | 飞轮科技 | 关系 | OLAP,云原生,分布式 | 2022 | Apache-2.0license | 云原生实时分析型数据库 | https://github.com/search?q=SelectDB | zhoujialiang@selectdb.com |
| 17 | SequoiaDB | 巨杉数据库 | 关系 | OLTP,分布式 | | | SequoiaDB巨杉数据库是一款金融级分布式关系型数据库,其自研的原生分布式存储引擎支持完整ACID,具备弹性扩展、高并发和高可用特性,支持MySQL、PostgreSQL和SparkSQL等多种SQL访问形式,同时支持MongoDB引擎。适用于核心交易、数据中台、内容管理等应用场景。产品线分为SequoiaDB-DP、SequoiaDB-TP、SequoiaDB-CM、SequoiaDB-DOC。 | https://gitee.com/wangzhonnew/SequoiaDB/tree/master/ | |
| 17 | SequoiaDB | 巨杉数据库 | 关系 | OLTP,分布式 | | | SequoiaDB巨杉数据库是一款金融级分布式关系型数据库,其自研的原生分布式存储引擎支持完整ACID,具备弹性扩展、高并发和高可用特性,支持MySQL、PostgreSQL和SparkSQL等多种SQL访问形式,同时支持MongoDB引擎。适用于核心交易、数据中台、内容管理等应用场景。产品线分为SequoiaDB-DP、SequoiaDB-TP、SequoiaDB-CM、SequoiaDB-DOC。 | https://gitee.com/wangzhonnew/SequoiaDB/tree/master/ | |
| 18 | StarRocks |
北京鼎石纵横科技 | 关系 | 分布式,OLAP | 2021 | Apache-2.0
| StarRocks是一款经过业界检验、现代化,面向多种数据分析场景的、兼容MySQL协议的、高性能分布式关系型分析数据库。
<br>
StarRocks充分吸收关系型OLAP数据库和分布式存储系统在大数据时代的优秀研究成果,并在业界实践的基础上,进一步改进优化,架构升级和添加新功能,形成了全新的企业级产品。
<br>
StarRocks致力于满足企业用户的多种数据分析场景,支持多种数据模型(明细表,聚合表),多种导入方式(批量),可整合和接入多种现有系统(Spark,Flink,Hive,ElasticSearch)。
<br>
StarRocks兼容MySQL协议,可使用MySQL客户端和常用BI工具对接StarRocks来进行数据分析。
<br>
StarRocks采用分布式架构,对table进行水平划分并以多副本存储.集群规模可以灵活伸缩,能够支持10PB级别的数据分析;支持MPP,并行加速计算;支持多副本,具有弹性容错能力。
<br>
StarRocks采用关系模型,使用严格的数据类型,使用列式存储引擎,通过编码和压缩技术,降低读写放大.使用向量化执行方式,充分挖掘多核CPU的并行计算能力,从而显著提升查询性能。 | https://github.com/StarRocks/starrocks | |
| 18 | StarRocks |
Linux Foundation | 关系 | 分布式,OLAP | 2021 | Apache-2.0 license
| StarRocks是一款经过业界检验、现代化,面向多种数据分析场景的、兼容MySQL协议的、高性能分布式关系型分析数据库。
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StarRocks充分吸收关系型OLAP数据库和分布式存储系统在大数据时代的优秀研究成果,并在业界实践的基础上,进一步改进优化,架构升级和添加新功能,形成了全新的企业级产品。
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StarRocks致力于满足企业用户的多种数据分析场景,支持多种数据模型(明细表,聚合表),多种导入方式(批量),可整合和接入多种现有系统(Spark,Flink,Hive,ElasticSearch)。
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StarRocks兼容MySQL协议,可使用MySQL客户端和常用BI工具对接StarRocks来进行数据分析。
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StarRocks采用分布式架构,对table进行水平划分并以多副本存储.集群规模可以灵活伸缩,能够支持10PB级别的数据分析;支持MPP,并行加速计算;支持多副本,具有弹性容错能力。
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StarRocks采用关系模型,使用严格的数据类型,使用列式存储引擎,通过编码和压缩技术,降低读写放大.使用向量化执行方式,充分挖掘多核CPU的并行计算能力,从而显著提升查询性能。 | https://github.com/StarRocks/starrocks | |
| 19 | StoneDB | 石原子科技 | 关系 | 集中式,HTAP | 2022 | GPL-2.0 | StoneDB是由石原子科技公司自主设计、研发的国内首款基于MySQL内核打造的开源HTAP(HybridTransactionalandAnalyticalProcessing)融合型数据库,可实现与MySQL的无缝切换。StoneDB具备超高性能、实时分析等特点,为用户提供一站式HTAP解决方案。
<br>
StoneDB100%兼容MySQL5.6、5.7协议和MySQL生态等重要特性,支持MySQL常用的功能及语法,支持MySQL生态中的系统工具和客户端,如Navicat、Workbench、mysqldump、mydumper。由于100%兼容MySQL,因此StoneDB的所有工作负载都可以继续使用MySQL数据库体系运行。
<br>
StoneDB专门针对OLAP应用程序进行了设计和优化,支持百亿数据场景下进行高性能、多维度字段组合的复杂查询,相对比社区版的MySQL,其查询速度提升了十倍以上。
<br>
StoneDB采用基于知识网格技术和列式存储引擎,该存储引擎为海量数据背景下OLAP应用而设计,通过列式存储数据、知识网格过滤、高效数据压缩等技术,为应用系统提供低成本和高性能的数据查询支持。 | https://github.com/stoneatom/stonedb | |
| 19 | StoneDB | 石原子科技 | 关系 | 集中式,HTAP | 2022 | GPL-2.0 | StoneDB是由石原子科技公司自主设计、研发的国内首款基于MySQL内核打造的开源HTAP(HybridTransactionalandAnalyticalProcessing)融合型数据库,可实现与MySQL的无缝切换。StoneDB具备超高性能、实时分析等特点,为用户提供一站式HTAP解决方案。
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StoneDB100%兼容MySQL5.6、5.7协议和MySQL生态等重要特性,支持MySQL常用的功能及语法,支持MySQL生态中的系统工具和客户端,如Navicat、Workbench、mysqldump、mydumper。由于100%兼容MySQL,因此StoneDB的所有工作负载都可以继续使用MySQL数据库体系运行。
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StoneDB专门针对OLAP应用程序进行了设计和优化,支持百亿数据场景下进行高性能、多维度字段组合的复杂查询,相对比社区版的MySQL,其查询速度提升了十倍以上。
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StoneDB采用基于知识网格技术和列式存储引擎,该存储引擎为海量数据背景下OLAP应用而设计,通过列式存储数据、知识网格过滤、高效数据压缩等技术,为应用系统提供低成本和高性能的数据查询支持。 | https://github.com/stoneatom/stonedb | |
| 20 | TDengine | 北京涛思数据科技 | 时序 | 集中式,分布式 | 2019 | AGPL-3.0 | 高性能:通过创新的存储引擎设计,无论是数据写入还是查询,TDengine的性能比通用数据库快10倍以上,也远超其他时序数据库,而且存储空间也大为节省。
<br>
分布式:通过原生分布式的设计,TDengine提供了水平扩展的能力,只需要增加节点就能获得更强的数据处理能力,同时通过多副本机制保证了系统的高可用。
<br>
支持SQL:TDengine采用SQL作为数据查询语言,减少学习和迁移成本,同时提供SQL扩展来处理时序数据特有的分析,而且支持方便灵活的schemaless数据写入。
<br>
AllinOne:将数据库、消息队列、缓存、流式计算等功能融合一起,应用无需再集成Kafka/Redis/HBase/Spark等软件,大幅降低应用开发和维护成本。
<br>
零管理:安装、集群几秒搞定,无任何依赖,不用分库分表,系统运行状态监测能与Grafana或其他运维工具无缝集成。
<br>
零学习成本:采用SQL查询语言,支持Python,Java,C/C++,Go,Rust,Node.js等多种编程语言,与MySQL相似,零学习成本。
<br>
无缝集成:不用一行代码,即可与Telegraf,Grafana,EMQX,Prometheus,StatsD,collectd,Matlab,R等第三方工具无缝集成。
<br>
互动Console:通过命令行console,不用编程,执行SQL语句就能做即席查询、各种数据库的操作、管理以及集群的维护. | https://gitee.com/taosdata/TDengine?_from=gitee_search | |
| 20 | TDengine | 北京涛思数据科技 | 时序 | 集中式,分布式 | 2019 | AGPL-3.0 | 高性能:通过创新的存储引擎设计,无论是数据写入还是查询,TDengine的性能比通用数据库快10倍以上,也远超其他时序数据库,而且存储空间也大为节省。
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分布式:通过原生分布式的设计,TDengine提供了水平扩展的能力,只需要增加节点就能获得更强的数据处理能力,同时通过多副本机制保证了系统的高可用。
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支持SQL:TDengine采用SQL作为数据查询语言,减少学习和迁移成本,同时提供SQL扩展来处理时序数据特有的分析,而且支持方便灵活的schemaless数据写入。
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AllinOne:将数据库、消息队列、缓存、流式计算等功能融合一起,应用无需再集成Kafka/Redis/HBase/Spark等软件,大幅降低应用开发和维护成本。
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零管理:安装、集群几秒搞定,无任何依赖,不用分库分表,系统运行状态监测能与Grafana或其他运维工具无缝集成。
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零学习成本:采用SQL查询语言,支持Python,Java,C/C++,Go,Rust,Node.js等多种编程语言,与MySQL相似,零学习成本。
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无缝集成:不用一行代码,即可与Telegraf,Grafana,EMQX,Prometheus,StatsD,collectd,Matlab,R等第三方工具无缝集成。
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互动Console:通过命令行console,不用编程,执行SQL语句就能做即席查询、各种数据库的操作、管理以及集群的维护. | https://gitee.com/taosdata/TDengine?_from=gitee_search | |
| 21 | TDSQL | 腾讯云 | 关系 | 分布式、云原生、HTAP | 2019 | BSD-3-Clause | TDSQL是腾讯云企业级分布式数据库,旗下涵盖金融级分布式、云原生、分析型等多引擎融合的完整数据库产品体系,提供业界领先的金融级高可用、计算存储分离、数据仓库、企业级安全等能力,同时具备智能运维平台、Serverless版本等完善的产品服务体系。
<br>
截至2021年,目前腾讯云的数据库已经拥有超过50万客户,服务1000多家政府客户和2000多家金融客户,每天支撑数十亿笔的交易量。同时广泛覆盖游戏、电商、移动互联网、云开发等泛互联网业务场景,助力新零售、教育、SaaS、广告等超过4000家行业客户进行数字化升级。 | https://github.com/search?q=TDSQL | |
| 21 | TDSQL | 腾讯云 | 关系 | 分布式、云原生、HTAP | 2019 | BSD-3-Clause | TDSQL是腾讯云企业级分布式数据库,旗下涵盖金融级分布式、云原生、分析型等多引擎融合的完整数据库产品体系,提供业界领先的金融级高可用、计算存储分离、数据仓库、企业级安全等能力,同时具备智能运维平台、Serverless版本等完善的产品服务体系。
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截至2021年,目前腾讯云的数据库已经拥有超过50万客户,服务1000多家政府客户和2000多家金融客户,每天支撑数十亿笔的交易量。同时广泛覆盖游戏、电商、移动互联网、云开发等泛互联网业务场景,助力新零售、教育、SaaS、广告等超过4000家行业客户进行数字化升级。 | https://github.com/search?q=TDSQL | |
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