DBMS > EXASOL vs. InfluxDB vs. jBASE vs. TigerGraph vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften EXASOL vs. InfluxDB vs. jBASE vs. TigerGraph vs. VoltDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

High-performance, in-memory, MPP database specifically designed for in-memory analytics.

DBMS for storing time series, events and metrics

A robust multi-value DBMS comprising development tools and middleware

A complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

with GEO package

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

Punkte	1,99
Rang	#124	Overall
	#58	Relational DBMS

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

Punkte	1,41
Rang	#159	Overall
	#3	Multivalue DBMS

Punkte	1,83
Rang	#139	Overall
	#13	Graph DBMS

Punkte	1,44
Rang	#158	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

www.exasol.com

www.influxdata.com/products/influxdb-overview

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-jbase

www.tigergraph.com

www.voltdb.com

Technische Dokumentation

www.exasol.com/resources

docs.influxdata.com/influxdb

docs.rocketsoftware.com/bundle?labelkey=jbase_5.9

docs.tigergraph.com

docs.voltdb.com

Entwickler

Exasol

Rocket Software (früher Zumasys)

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2000

2013

1991

2017

2010

Aktuelle Version

2.7.6, April 2024

5.7

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

MIT-License; commercial enterprise version available

kommerziell

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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++

Java, C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X

through Homebrew

AIX
Linux
Windows

Linux

Linux
OS X

for development

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data and Strings

optional

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

SQL-like query language

Embedded SQL for jBASE in BASIC

SQL-like query language (GSQL)

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

.Net
JDBC
ODBC
WebSocket

HTTP API
JSON over UDP

JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

GSQL (TigerGraph Query Language)
Kafka
RESTful HTTP/JSON API

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Lua
Python
R

.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala

.Net
Basic
Jabbascript
Java

C++
Java

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

in enterprise version only

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

in enterprise version only

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

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

Depending on used storage engine

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Access rights can be defined down to the item level

Role-based access control

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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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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

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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?
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