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DBMS > FatDB vs. InfluxDB vs. OrigoDB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. InfluxDB vs. OrigoDB vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenOrigoDB  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.DBMS for storing time series, events and metricsA fully ACID in-memory object graph databaseSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Time Series DBMSDocument Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS infowith GEO package
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte26,56
Rang#28  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte0,03
Rang#378  Overall
#51  Document Stores
#18  Object oriented DBMS
Punkte19,15
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.influxdata.com/­products/­influxdb-overvieworigodb.comspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.influxdata.com/­influxdborigodb.com/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerFatCloudRobert Friberg et alApache Software Foundation
Erscheinungsjahr201220132009 infounder the name LiveDB2014
Aktuelle Version2.7.5, Jaenner 20243.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoMIT-License; commercial enterprise version availableOpen SourceOpen 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#GoC#Scala
Server BetriebssystemeWindowsLinux
OS X infothrough Homebrew
Linux
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreischemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaNumeric data and StringsUser defined using .NET types and collectionsja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein infocan be achieved using .NETnein
Sekundärindizesjaneinjanein
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL ServerSQL-like query languageneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
HTTP API
JSON over UDP
.NET Client API
HTTP API
LINQ
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
.NetJava
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber Applikationenneinjanein
Triggersja infoÃœber Applikationenneinja infoDomain Eventsnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoin enterprise version onlyhorizontale Partitionierung infoclient side managed; servers are not synchronizedyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorfrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlySource-Replica Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneindepending on modelnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infoWrite ahead logja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja infoDepending on used storage enginejanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenEinfache Rechteverwaltung mit BenutzeraccountsRole based authorizationnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
FatDBInfluxDBOrigoDBSpark 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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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
FatDBInfluxDBOrigoDBSpark 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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