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DBMS > FileMaker vs. InfluxDB vs. IRONdb vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften FileMaker vs. InfluxDB vs. IRONdb vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFileMaker  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenIRONdb  Xaus Vergleich ausschliessenRDF4J infoformerly known as Sesame  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungFileMaker ist ein RDBMS mit einem GUI Frontend.DBMS for storing time series, events and metricsA distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicityRDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSTime Series DBMSRDF Store
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS infowith GEO package
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte52,32
Rang#20  Overall
#13  Relational DBMS
Punkte29,50
Rang#28  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte0,00
Rang#353  Overall
#33  Time Series DBMS
Punkte0,66
Rang#217  Overall
#9  RDF Stores
Websitewww.claris.com/­filemakerwww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewwww.circonus.com/­solutions/­time-series-databaserdf4j.org
Technische Dokumentationwww.claris.com/­resources/­documentationdocs.influxdata.com/­influxdbdocs.circonus.com/­irondbrdf4j.org/­documentation
EntwicklerFileMaker infoein Tochterunternehmen von AppleCirconus LLC.Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.
Erscheinungsjahr1983201320172004
Aktuelle Version19.3.1, Juni 20212.0.8, August 2021V0.10.20, January 2018
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoMIT-License; commercial enterprise version availablekommerziellOpen Source infoEclipse Distribution License (EDL), v1.0.
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.
ImplementierungsspracheGoC und C++Java
Server BetriebssystemeiOS
OS X
Windows
Linux
OS X infothrough Homebrew
LinuxLinux
OS X
Unix
Windows
Datenschemajaschemafreischemafreija infoRDF Schemas
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaNumeric data and Stringsja infotext, numeric, histogramsja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTja infoEine http Query kann die Daten als XML zurück gebenneinnein
Sekundärindizesjaneinneinja
SQL infoSupport of SQLja infoüber PlugInsSQL-like query languageSQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL)nein
APIs und andere ZugriffskonzepteFilemaker WebDirect
JDBC
ODBC
HTTP API
JSON over UDP
HTTP APIJava API
RIO infoRDF Input/Output
Sail API
SeRQL infoSesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL
Unterstützte ProgrammiersprachenPHP.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Java
PHP
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjaneinyes, in Luaja
Triggersjaneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineSharding infoin enterprise version onlyAutomatic, metric affinity per nodekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica Replikation infosince Version 14frei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlyconfigurable replication factor, datacenter awarekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate consistency per node, eventual consistency across nodes
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinneinACID infoIsolation abhängig vom verwendeten API
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja infoIn-memory Storage wird ebenfalls unterstützt
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja infoDepending on used storage enginenein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleeinfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts und Anbindung an externe directory servicesEinfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccountsneinnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
FileMakerInfluxDBIRONdbRDF4J infoformerly known as Sesame
Specific characteristicsInfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It...
» mehr
Competitive advantagesTime to Value An end-to-end platform, InfluxData is ready to go on the cloud or via...
» mehr
Typical application scenariosIoT & Sensor Monitoring Instrumentation of every available surface in the material...
» mehr
Key customersInfluxData 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 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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen
FileMakerInfluxDBIRONdbRDF4J infoformerly known as Sesame
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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bereitgestellt von Google News

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14. Januar 2021, Business Wire

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10. November 2020, Business Wire

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31. August 2021, Yahoo Finance

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8. September 2021, WFMZ Allentown

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