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DBMS > EsgynDB vs. InfluxDB vs. RDF4J vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. InfluxDB vs. RDF4J vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenRDF4J infoformerly known as Sesame  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionDBMS for storing time series, events and metricsRDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSRDF StoreRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,22
Rang#272  Overall
#128  Relational DBMS
Punkte26,25
Rang#27  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte0,51
Rang#230  Overall
#9  RDF Stores
Punkte18,45
Rang#34  Overall
#21  Relational DBMS
Websiteesgyn.comwww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewrdf4j.orgspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationesgyn.com/­developersdocs.influxdata.com/­influxdbrdf4j.org/­documentationspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerEsgynSince 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.Apache Software Foundation
Erscheinungsjahr2015201320042014
Aktuelle Version2.0.2, November 20203.0.1, Oktober 2020
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoMIT-License; commercial enterprise version availableOpen Source infoEclipse Distribution License (EDL), v1.0.Open 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++, JavaGoJavaScala
Server BetriebssystemeLinuxLinux
OS X infothrough Homebrew
Linux
OS X
Unix
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemajaschemafreija infoRDF Schemasja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaNumeric data and Stringsjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaneinjanein
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like query languageneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
HTTP API
JSON over UDP
Java API
RIO infoRDF Input/Output
Sail API
SeRQL infoSesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Java
PHP
Python
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresJava Stored Proceduresneinjanein
Triggersneinneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoin enterprise version onlykeineyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-source replication between multi datacentersfrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlykeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinACID infoIsolation abhängig vom verwendeten APInein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infoIn-memory Storage wird ebenfalls unterstütztja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja infoDepending on used storage enginenein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardEinfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccountsneinnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
EsgynDBInfluxDBRDF4J infoformerly known as SesameSpark SQL
Specific characteristicsInfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It...
» mehr
Competitive advantagesTime to Value An end-to-end platform, InfluxData is ready to go on the cloud or via...
» mehr
Typical application scenariosIoT & Sensor Monitoring Instrumentation of every available surface in the material...
» mehr
Key customersInfluxData has over 630 paying customers, including IBM, PayPal, Siemens Tesla and...
» mehr
Market metricsFastest growing database to garnish 17,000 github stars Over 260,000 daily active...
» mehr
Licensing and pricing modelsOpen source core with closed source clustering available either on-premise or on...
» mehr
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23. Februar 2021

A Partnership Between InfluxData and Ockam Brings Trust to Time Series Data
22. Februar 2021

Why I Joined InfluxData
19. Februar 2021

Announcement: Register for InfluxDays EMEA 2021
18. Februar 2021

Release Announcement: Telegraf 1.17.3
18. Februar 2021

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
EsgynDBInfluxDBRDF4J infoformerly known as SesameSpark 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

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29. Januar 2021, AiThority

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