DBMS > Blueflood vs. Prometheus vs. SiteWhere vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Blueflood vs. Prometheus vs. SiteWhere vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra

Open Source Timeseries DBMS und Monitoring System

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

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

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,06
Rang	#353	Overall
	#34	Time Series DBMS

Punkte	8,42
Rang	#47	Overall
	#2	Time Series DBMS

Punkte	0,06
Rang	#356	Overall
	#35	Time Series DBMS

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

Website

blueflood.io

prometheus.io

github.com/sitewhere/sitewhere

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

github.com/rax-maas/blueflood/wiki

prometheus.io/docs

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

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

Entwickler

Rackspace

SiteWhere

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2013

2015

2010

2014

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Common Public Attribution License Version 1.0

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

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Implementierungssprache

Java

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X

Linux
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

vordefiniertes Schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

XML Unterstützung

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

nein

Importieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST

RESTful HTTP/JSON API

HTTP REST

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C++
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Ruby

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

basierend auf HBase

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

mittels Federation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

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