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DBMS > Datomic vs. FatDB vs. InfluxDB vs. Spark SQL vs. Ultipa

Vergleich der Systemeigenschaften Datomic vs. FatDB vs. InfluxDB vs. Spark SQL vs. Ultipa

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDatomic  Xaus Vergleich ausschliessenFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenUltipa  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.
KurzbeschreibungDBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der DatenEin .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 DatenHigh performance Graph DBMS supporting HTAP high availability cluster deployment
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument Store
Key-Value Store
Time Series DBMSRelational DBMSGraph DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS infowith GEO package
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,66
Rang#144  Overall
#66  Relational DBMS
Punkte24,39
Rang#28  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,19
Rang#330  Overall
#30  Graph DBMS
Websitewww.datomic.comwww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewspark.apache.org/­sqlwww.ultipa.com
Technische Dokumentationdocs.datomic.comdocs.influxdata.com/­influxdbspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlwww.ultipa.com/­document
EntwicklerCognitectFatCloudApache Software FoundationUltipa
Erscheinungsjahr20122012201320142019
Aktuelle Version1.0.7075, Dezember 20232.7.6, April 20243.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infoLimitierte Edition gratiskommerziellOpen Source infoMIT-License; commercial enterprise version availableOpen Source infoApache 2.0kommerziell
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.
ImplementierungsspracheJava, ClojureC#GoScala
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VMWindowsLinux
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, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjajaneinnein
SQL infoSupport of SQLneinnein infoÃœber Integration mit SQL ServerSQL-like query languageSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP API.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
HTTP API
JSON over UDP
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenClojure
Java
C#.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Java
Python
R
Scala
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoTransaction Functionsja infoÃœber Applikationenneinnein
TriggersBy using transaction functionsja infoÃœber Applikationenneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenkeine infoBut extensive use of caching in the application peersShardingSharding infoin enterprise version onlyyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeine infoBut extensive use of caching in the application peersfrei 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 Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenja infousing external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)jajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja inforecommended only for testing and developmentja infoDepending on used storage enginenein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinnein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenEinfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccountsnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
DatomicFatDBInfluxDBSpark SQLUltipa
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
DatomicFatDBInfluxDBSpark SQLUltipa
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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