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DBMS > BigObject vs. Hive vs. RDFox vs. RRDtool vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Hive vs. RDFox vs. RRDtool vs. Spark SQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameBigObject  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenRDFox  Xaus Vergleich ausschliessenRRDtool  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für Echtzeitberechnungen und QueriesData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopHigh performance knowledge graph and semantic reasoning engineIndustry standard data logging and graphing tool for time series data. RRD is an acronym for round-robin database. infoThe data is stored in a circular buffer, thus the system storage footprint remains constant over time.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMS infoEin hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werdenRelational DBMSGraph DBMS
RDF Store
Time Series DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,13
Rang#333  Overall
#147  Relational DBMS
Punkte61,17
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte0,23
Rang#308  Overall
#25  Graph DBMS
#14  RDF Stores
Punkte1,87
Rang#136  Overall
#11  Time Series DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitebigobject.iohive.apache.orgwww.oxfordsemantic.techoss.oetiker.ch/­rrdtoolspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.bigobject.iocwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homedocs.oxfordsemantic.techoss.oetiker.ch/­rrdtool/­docspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerBigObject, Inc.Apache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltOxford Semantic TechnologiesTobias OetikerApache Software Foundation
Erscheinungsjahr20152012201719992014
Aktuelle Version3.1.3, April 20226.0, Septermber 20221.8.0, 20223.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infokostenlose community edition verfügbarOpen Source infoApache Version 2kommerziellOpen Source infoGPL V2 and FLOSSOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC++C infoImplementations in Java (e.g. RRD4J) and C# availableScala
Server BetriebssystemeLinux infodistributed as a docker-image
OS X infodistributed as a docker-image (boot2docker)
Windows infodistributed as a docker-image (boot2docker)
Alle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
macOS
Windows
HP-UX
Linux
Linux
OS X
Windows
Datenschemajajaja infoRDF schemasjaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaNumeric data onlyja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein infoExporting into and restoring from XML files possiblenein
Sekundärindizesjajaneinnein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsSQL-like DML and DDL statementsneinneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere Zugriffskonzeptefluentd
ODBC
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
Thrift
RESTful HTTP API
SPARQL 1.1
In-process Library
Pipes
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC++
Java
PHP
Python
C
Java
C infowith librrd library
C# infowith a different implementation of RRDTool
Java infowith a different implementation of RRDTool
JavaScript (Node.js) infowith a different implementation of RRDTool
Lua
Perl
PHP infowith a wrapper library
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresLuaja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integrationneinnein
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardingkeineyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeinefrei wählbarer Replikationsfaktorreplication via a shared file systemkeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemkeineEventual ConsistencyImmediate Consistency in stand-alone mode, Eventual Consistency in replicated setupskeine
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infoautomatically between fact table and dimension tablesneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACIDneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenja infoRead/write lock on objects (tables, trees)jaja infoby using the rrdcached daemonja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjajajanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenRoles, resources, and access typesneinnein

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
BigObjectHiveRDFoxRRDtoolSpark SQL
DB-Engines Blog Posts

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

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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