DBMS > ArcadeDB vs. InfluxDB vs. Riak TS vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften ArcadeDB vs. InfluxDB vs. Riak TS vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Fast and scalable multi-model DBMS, originally forked from OrientDB but most of the code has been rewritten

DBMS for storing time series, events and metrics

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Time Series DBMS

in next version

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

with GEO package

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

Punkte	0,02
Rang	#366	Overall
	#50	Document Stores
	#38	Graph DBMS
	#53	Key-Value Stores
	#36	Time Series DBMS

Punkte	25,83
Rang	#28	Overall
	#1	Time Series DBMS

Punkte	0,20
Rang	#319	Overall
	#27	Time Series DBMS

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

Website

arcadedb.com

www.influxdata.com/products/influxdb-overview

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

docs.arcadedb.com

docs.influxdata.com/influxdb

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

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

Entwickler

Arcade Data

Open Source, formerly Basho Technologies

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2021

2013

2015

2014

Aktuelle Version

September 2021

2.7.6, April 2024

3.0.0, September 2022

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

MIT-License; commercial enterprise version available

Open Source

Apache 2.0

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

Scala

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X

through Homebrew

Linux
OS X

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data and Strings

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language, no joins

SQL-like query language

yes, limited

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
MongoDB API
OpenCypher
PostgreSQL wire protocol
Redis API
RESTful HTTP/JSON API
TinkerPop Gremlin

HTTP API
JSON over UDP

HTTP API
Native Erlang Interface

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java

.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Erlang

nein

Triggers

nein

pre-commit hooks and post-commit hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

in enterprise version only

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

in enterprise version only

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

relationship in graphs

nein

links between datasets can be stored

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

Depending on used storage engine

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

InfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It...
» mehr

Competitive advantages

Time to Value InfluxDB is available in all the popular languages and frameworks,...
» mehr

Typical application scenarios

IoT & Sensor Monitoring Developers are witnessing the instrumentation of every available...
» mehr

Key customers

InfluxData has more than 1,900 paying customers, including customers include MuleSoft,...
» mehr

Market metrics

Fastest-growing database to drive 27,500 GitHub stars Over 750,000 daily active instances
» mehr

Licensing and pricing models

Open source core with closed source clustering available either on-premise or on...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Why Build a Time Series Data Platform?
20. Juli 2017, Paul Dix (guest author)

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

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

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