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

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

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSqrrl  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.Sqrrl has been acquired by Amazon and became a part of Amazon Web Services. It has been removed from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungEin .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.DBMS for storing time series, events and metricsSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenAdaptable, secure NoSQL built on Apache Accumulo
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Time Series DBMSRelational DBMSDocument Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Wide Column Store
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
Punkte19,15
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewspark.apache.org/­sqlsqrrl.com
Technische Dokumentationdocs.influxdata.com/­influxdbspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerFatCloudApache Software FoundationAmazon infoursprünglich Sqrrl Data, Inc.
Erscheinungsjahr2012201320142012
Aktuelle Version2.7.5, Jaenner 20243.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoMIT-License; commercial enterprise version availableOpen Source infoApache 2.0kommerziell
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#GoScalaJava
Server BetriebssystemeWindowsLinux
OS X infothrough Homebrew
Linux
OS X
Windows
Linux
Datenschemaschemafreischemafreijaschemafrei
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, XSLTneinnein
Sekundärindizesjaneinneinja
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL ServerSQL-like query languageSQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
HTTP API
JSON over UDP
JDBC
ODBC
Accumulo Shell
Java API
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Thrift
Unterstützte ProgrammiersprachenC#.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Java
Python
R
Scala
Actionscript
C infousing GLib
C#
C++
Cocoa
Delphi
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Smalltalk
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber Applikationenneinneinnein
Triggersja infoÃœber Applikationenneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoin enterprise version onlyyes, utilizing Spark CoreSharding infoBasierend auf Hadoop
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorfrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlykeinefrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf Hadoop
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency infoDocument store kept consistent with combination of global timestamping, row-level transactions, and server-side consistency resolution.
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinneinAtomic updates per row, document, or graph entity
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja infoDepending on used storage enginenein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenEinfache Rechteverwaltung mit BenutzeraccountsneinCell-level Security, Data-Centric Security, Role-Based Access Control (RBAC), Attribute-Based Access Control (ABAC)
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
FatDBInfluxDBSpark SQLSqrrl
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
FatDBInfluxDBSpark SQLSqrrl
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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24. Januar 2018, TechCrunch

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23. Januar 2018, GeekWire

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