DBMS > Dragonfly vs. FatDB vs. IBM Db2 vs. InfluxDB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Dragonfly vs. FatDB vs. IBM Db2 vs. InfluxDB vs. Spark SQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.

Kurzbeschreibung

A drop-in Redis replacement that scales vertically to support millions of operations per second and terabyte sized workloads, all on a single instance

Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.

Weit verbreitetes RDBMS im Großrechnerumfeld (z/OS), zwei unterschiedliche Versionen für Großrechner und Windows/Linux

DBMS for storing time series, events and metrics

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

Seit Version 10.5 Unterstützung für JSON/BSON Dokumente mit Kompatibilität zu MongoDB

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
RDF Store

in Db2 LUW (Linux, Unix, Windows)
Spatial DBMS

with Db2 Spatial Extender

Spatial DBMS

with GEO package

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

Punkte	0,41
Rang	#266	Overall
	#38	Key-Value Stores

Punkte	128,46
Rang	#8	Overall
	#5	Relational DBMS

Punkte	25,83
Rang	#28	Overall
	#1	Time Series DBMS

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

Website

github.com/dragonflydb/dragonfly
www.dragonflydb.io

www.ibm.com/products/db2

www.influxdata.com/products/influxdb-overview

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

www.dragonflydb.io/docs

www.ibm.com/docs/en/db2

docs.influxdata.com/influxdb

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

Entwickler

DragonflyDB team and community contributors

FatCloud

IBM

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2023

2012

1983

Version für Großrechner

2013

2014

Aktuelle Version

1.0, March 2023

12.1, Oktober 2016

2.7.6, April 2024

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSL 1.1

kommerziell

kostenlose Version verfügbar

Open Source

MIT-License; commercial enterprise version available

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++

C und C++

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

Windows

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows
z/OS

Linux
OS X

through Homebrew

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

strings, hashes, lists, sets, sorted sets, bit arrays

Numeric data and Strings

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

Ãœber Integration mit SQL Server

SQL-like query language

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres Protokoll

RESP - REdis Serialization Protocol

.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings

ADO.NET
JDBC
JSON style queries

Kompatibel zu MongoDB
ODBC
XQuery

HTTP API
JSON over UDP

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Clojure
D
Dart
Elixir
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Objective-C
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Swift
Tcl

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Java
Perl
PHP
Python
Ruby
Visual Basic

.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

Stored Procedures

Lua

Ãœber Applikationen

nein

Triggers

publish/subscribe channels provide some trigger functionality

Ãœber Applikationen

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

nur in Windows/Unix/Linux Version

Sharding

in enterprise version only

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

mit Zusatztools (MQ, InfoSphere)

frei wählbarer Replikationsfaktor

in enterprise version only

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of command blocks and scripts

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, strict serializability by the server

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Depending on used storage engine

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Password-based authentication

nein

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

InfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It...
» mehr

Competitive advantages

Time to Value InfluxDB is available in all the popular languages and frameworks,...
» mehr

Typical application scenarios

IoT & Sensor Monitoring Developers are witnessing the instrumentation of every available...
» mehr

Key customers

InfluxData has more than 1,900 paying customers, including customers include MuleSoft,...
» mehr

Market metrics

Fastest-growing database to drive 27,500 GitHub stars Over 750,000 daily active instances
» mehr

Licensing and pricing models

Open source core with closed source clustering available either on-premise or on...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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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