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

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenYDB  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 metricsSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenA distributed fault-tolerant database service, with high availability, scalability, immediate consistency and ACID transactions and providing an Amazon DynamoDB compatible API
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Time Series DBMSRelational DBMSDocument Store
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
Punkte19,15
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,34
Rang#285  Overall
#43  Document Stores
#130  Relational DBMS
Websitewww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewspark.apache.org/­sqlgithub.com/­ydb-platform/­ydb
ydb.tech
Technische Dokumentationdocs.influxdata.com/­influxdbspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlydb.tech/­en/­docs
EntwicklerFatCloudApache Software FoundationYandex
Erscheinungsjahr2012201320142019
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 2.0Open Source infoApache 2.0; commercial license available
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#GoScala
Server BetriebssystemeWindowsLinux
OS X infothrough Homebrew
Linux
OS X
Windows
Linux
DatenschemaschemafreischemafreijaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)
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
Sekundärindizesjaneinneinja
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL ServerSQL-like query languageSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query language (YQL)
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
HTTP API
JSON over UDP
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API (DynamoDB compatible)
Unterstützte ProgrammiersprachenC#.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Java
Python
R
Scala
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber Applikationenneinneinnein
Triggersja infoÃœber Applikationenneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoin enterprise version onlyyes, utilizing Spark CoreSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorfrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlykeineActive-passive shard replication
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinneinACID
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 engineneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenEinfache Rechteverwaltung mit BenutzeraccountsneinAccess rights defined for Yandex Cloud users
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
FatDBInfluxDBSpark SQLYDB
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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Time Series, InfluxDB, and Vector Databases
26. März 2024

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 SQLYDB
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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