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Vergleich der Systemeigenschaften Brytlyt vs. FatDB vs. InfluxDB vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameBrytlyt  Xaus Vergleich ausschliessenFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  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.
KurzbeschreibungScalable GPU-accelerated RDBMS for very fast analytic and streaming workloads, leveraging PostgreSQLEin .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.DBMS for storing time series, events and metricsSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument Store
Key-Value Store
Time Series DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS infowith GEO package
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,38
Rang#279  Overall
#126  Relational DBMS
Punkte26,56
Rang#28  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte19,15
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitebrytlyt.iowww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.brytlyt.iodocs.influxdata.com/­influxdbspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerBrytlytFatCloudApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2016201220132014
Aktuelle Version5.0, August 20232.7.5, Jaenner 20243.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoMIT-License; commercial enterprise version availableOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC, C++ and CUDAC#GoScala
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Windows
WindowsLinux
OS X infothrough Homebrew
Linux
OS X
Windows
Datenschemajaschemafreischemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaNumeric data and Stringsja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTja infospecific XML-type available, but no XML query functionality.neinnein
Sekundärindizesjajaneinnein
SQL infoSupport of SQLjanein infoÃœber Integration mit SQL ServerSQL-like query languageSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
HTTP API
JSON over UDP
JDBC
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
C
C++
Delphi
Java
Perl
Python
Tcl
C#.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin PL/pgSQLja infoÃœber Applikationenneinnein
Triggersjaja infoÃœber Applikationenneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoin enterprise version onlyyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica Replikationfrei wählbarer Replikationsfaktorfrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlykeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja infoDepending on used storage enginenein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardnein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenEinfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccountsnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
BrytlytFatDBInfluxDBSpark 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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Sync Data from InfluxDB v2 to v3 With the Quix Template
8. April 2024

Infrastructure Monitoring Basics: Getting Started with Telegraf, InfluxDB, and Grafana
5. April 2024

Comparing Dates in Java: A Tutorial
3. April 2024

Python ARIMA Tutorial
29. März 2024

Time Series, InfluxDB, and Vector Databases
26. März 2024

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
BrytlytFatDBInfluxDBSpark 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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Brytlyt releases version 5.0, introducing a more intuitive, intelligent and flexible analytics platform
1. August 2023, PR Newswire

London data analytics startup Brytlyt raises €4.43M from Amsterdam-based Finch Capital, others
22. Dezember 2021, Silicon Canals

London’s Brytlyt raises €4.4 million for its data analytics and visualisation technology
22. Dezember 2021, EU-Startups

Brytlyt becomes NVIDIA Inception Premier Partner
31. Januar 2023, PR Newswire

Bringing GPUs To Bear On Bog Standard Relational Databases
26. Februar 2018, The Next Platform

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Run and manage open source InfluxDB databases with Amazon Timestream | Amazon Web Services
14. März 2024, AWS Blog

Amazon Timestream: Managed InfluxDB for Time Series Data
14. März 2024, The New Stack

InfluxData Collaborating with AWS to Bring InfluxDB and Time Series Analytics to Developers Around the World
14. März 2024, businesswire.com

How the FDAP Stack Gives InfluxDB 3.0 Real-Time Speed, Efficiency
15. März 2024, Datanami

AWS and InfluxData partner to offer managed time series database Timestream for InfluxDB
5. April 2024, VentureBeat

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What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

Cloudera: Impala's it for interactive SQL on Hadoop; everything else will move to Spark
11. April 2024, Yahoo Movies Canada

1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
23. Dezember 2023, Towards Data Science

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