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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
Punkte0,15
Rang#266  Overall
#125  Relational DBMS
Punkte21,57
Rang#31  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte0,39
Rang#223  Overall
#11  RDF Stores
Punkte16,95
Rang#35  Overall
#21  Relational DBMS
Websiteesgyn.comwww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewrdf4j.orgspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationesgyn.com/­developersdocs.influxdata.com/­influxdbdocs.rdf4j.orgspark.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 Version1.7.9, Oktober 2019v2.4.4, September 2019
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 KnotenMaster-master 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 characteristicsCapabilities for Operational/Transactional Workloads Deep Integration with HBase...
» mehr
InfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It...
» mehr
Competitive advantagesEsgynDB is ideally suited to supporting Hybrid Transactional and Analytical Processing...
» mehr
Time to Value An end-to-end platform, InfluxData is ready to go on the cloud or via...
» mehr
Typical application scenariosIdeally suited to scenarios where high speed continuous data ingestion is required...
» mehr
IoT & Sensor Monitoring Instrumentation of every available surface in the material...
» mehr
Key customersEsgynDB's customers are worldwide, with several in the Global Fortune 500, including...
» mehr
InfluxData 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 modelsEsgynDB Enterprise Edition is the commercially supported version of Apache Trafodion...
» mehr
Open source core with closed source clustering available either on-premise or on...
» mehr

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
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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28. Mai 2019, Moneycontrol

Esgyn Strato: Esgyn announces a Hybrid / Multi Cloud Big Data Platform Service to run and optimize your b..
30. November 2018, Markets Insider

Mphasis partners with Esgyn Corporation to optimize Open-Source frameworks and expand industry footprint
24. Mai 2019, PRNewswire

The Apache Software Foundation Announces Apache® Trafodion™ as a Top-Level Project
10. Januar 2018, GlobeNewswire

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4. Februar 2020, ZDNet

Where InfluxDB time series database is going
21. Januar 2020, TechTarget

An Introduction to InfluxDB
5. August 2019, The Collegian

InfluxData Brings InfluxDB Cloud 2.0 Serverless Platform to Europe to Support Enterprise Transformation with Time Series Technology
14. November 2019, Business Wire

Real-time Analytics News Roundup for Week Ending February 8
7. Februar 2020, RTInsights

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GraphDB Goes Open Source
27. Januar 2020, iProgrammer

Big data database Apache Rya becomes a Top Level Project
10. Oktober 2019, JAXenter

Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer
13. Juni 2019, Yahoo Finance

Amazon Neptune review: A scalable graph database for OLTP
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