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DBMS > Blueflood vs. FatDB vs. InfluxDB vs. RDFox vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Blueflood vs. FatDB vs. InfluxDB vs. RDFox vs. Spark SQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameBlueflood  Xaus Vergleich ausschliessenFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenRDFox  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.
KurzbeschreibungSkalierbare Timeseries DBMS basierend auf CassandraEin .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.DBMS for storing time series, events and metricsHigh performance knowledge graph and semantic reasoning engineSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSDocument Store
Key-Value Store
Time Series DBMSGraph DBMS
RDF Store
Relational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS infowith GEO packageRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,06
Rang#353  Overall
#34  Time Series DBMS
Punkte25,83
Rang#28  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte0,23
Rang#308  Overall
#25  Graph DBMS
#14  RDF Stores
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteblueflood.iowww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewwww.oxfordsemantic.techspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationgithub.com/­rax-maas/­blueflood/­wikidocs.influxdata.com/­influxdbdocs.oxfordsemantic.techspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerRackspaceFatCloudOxford Semantic TechnologiesApache Software Foundation
Erscheinungsjahr20132012201320172014
Aktuelle Version2.7.6, April 20246.0, Septermber 20223.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0kommerziellOpen Source infoMIT-License; commercial enterprise version availablekommerziellOpen 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#GoC++Scala
Server BetriebssystemeLinux
OS X
WindowsLinux
OS X infothrough Homebrew
Linux
macOS
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemavordefiniertes Schemaschemafreischemafreija infoRDF schemasja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaNumeric data and Stringsjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneinjaneinnein
SQL infoSupport of SQLneinnein infoÃœber Integration mit SQL ServerSQL-like query languageneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP REST.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
HTTP API
JSON over UDP
RESTful HTTP API
SPARQL 1.1
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
C
Java
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinja infoÃœber Applikationenneinnein
Triggersneinja infoÃœber Applikationenneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infobasierend auf CassandraShardingSharding infoin enterprise version onlyyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf Cassandrafrei wählbarer Replikationsfaktorfrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlyreplication via a shared file systemkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency in stand-alone mode, Eventual Consistency in replicated setups
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinneinACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja infoDepending on used storage enginejanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinnein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenEinfache Rechteverwaltung mit BenutzeraccountsRoles, resources, and access typesnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
BluefloodFatDBInfluxDBRDFoxSpark SQL
Specific characteristicsInfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It...
» mehr
Competitive advantagesTime to Value InfluxDB is available in all the popular languages and frameworks,...
» mehr
Typical application scenariosIoT & Sensor Monitoring Developers are witnessing the instrumentation of every available...
» mehr
Key customersInfluxData has more than 1,900 paying customers, including customers include MuleSoft,...
» mehr
Market metricsFastest-growing database to drive 27,500 GitHub stars Over 750,000 daily active instances
» mehr
Licensing and pricing modelsOpen source core with closed source clustering available either on-premise or on...
» mehr
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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
BluefloodFatDBInfluxDBRDFoxSpark SQL
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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