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Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. Ignite vs. InfluxDB vs. Percona Server for MongoDB vs. Spark SQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenIgnite  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenPercona Server for MongoDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.
KurzbeschreibungEin .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.Apache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale.DBMS for storing time series, events and metricsA drop-in replacement for MongoDB Community Edition with enterprise-grade features.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Key-Value Store
Relational DBMS
Time Series DBMSDocument StoreRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS infowith GEO package
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte3,11
Rang#96  Overall
#15  Key-Value Stores
#49  Relational DBMS
Punkte24,39
Rang#28  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte0,60
Rang#246  Overall
#39  Document Stores
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteignite.apache.orgwww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewwww.percona.com/­mongodb/­software/­percona-server-for-mongodbspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationapacheignite.readme.io/­docsdocs.influxdata.com/­influxdbdocs.percona.com/­percona-distribution-for-mongodbspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerFatCloudApache Software FoundationPerconaApache Software Foundation
Erscheinungsjahr20122015201320152014
Aktuelle VersionApache Ignite 2.62.7.6, April 20243.4.10-2.10, November 20173.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoMIT-License; commercial enterprise version availableOpen Source infoGPL Version 2Open Source infoApache 2.0
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.
ImplementierungsspracheC#C++, Java, .NetGoC++Scala
Server BetriebssystemeWindowsLinux
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X infothrough Homebrew
LinuxLinux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreijaschemafreischemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaNumeric data and Stringsjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinneinnein
Sekundärindizesjajaneinjanein
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL ServerANSI-99 for query and DML statements, subset of DDLSQL-like query languageneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data
HTTP API
JSON over UDP
Proprietäres Protokoll basierend auf JSONJDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala
.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Actionscript
C
C#
C++
Clojure
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Lua
MatLab
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Scala
Smalltalk
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber Applikationenyes (compute grid and cache interceptors can be used instead)neinJavaScriptnein
Triggersja infoÃœber Applikationenyes (cache interceptors and events)neinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding infoin enterprise version onlyShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktoryes (replicated cache)frei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlySource-Replica Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjayes (compute grid and hadoop accelerator)neinja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDneinneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaja infoDepending on used storage engineja infovia In-Memory Enginenein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenSecurity Hooks for custom implementationsEinfache Rechteverwaltung mit BenutzeraccountsAccess rights for users and rolesnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
FatDBIgniteInfluxDBPercona Server for MongoDBSpark SQL
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
FatDBIgniteInfluxDBPercona Server for MongoDBSpark 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

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