DBMS > FileMaker vs. InfluxDB vs. NSDb vs. RDF4J vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften FileMaker vs. InfluxDB vs. NSDb vs. RDF4J vs. Yaacomo

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

FileMaker ist ein RDBMS mit einem GUI Frontend.

DBMS for storing time series, events and metrics

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

with GEO package

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	48,20
Rang	#20	Overall
	#14	Relational DBMS

Punkte	25,83
Rang	#28	Overall
	#1	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Website

www.claris.com/filemaker

www.influxdata.com/products/influxdb-overview

nsdb.io

rdf4j.org

yaacomo.com

Technische Dokumentation

www.claris.com/resources/documentation

docs.influxdata.com/influxdb

nsdb.io/Architecture

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Claris

ein Tochterunternehmen von Apple

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

1983

2013

2017

2004

2009

Aktuelle Version

19.4.1, November 2021

2.7.6, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

MIT-License; commercial enterprise version available

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java, Scala

Java

Server Betriebssysteme

iOS

client part only
Linux
OS X
Windows

Linux
OS X

through Homebrew

Linux
macOS

Linux
OS X
Unix
Windows

Android
Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data and Strings

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

Eine http Query kann die Daten als XML zurück geben

nein

Sekundärindizes

nein

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

über PlugIns

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Filemaker WebDirect
JDBC
ODBC

HTTP API
JSON over UDP

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

PHP

.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala

Java
Scala

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

in enterprise version only

Sharding

keine

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

since Version 14

frei wählbarer Replikationsfaktor

in enterprise version only

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Depending on used storage engine

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts und Anbindung an externe directory services

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

InfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It...
» mehr

Competitive advantages

Time to Value InfluxDB is available in all the popular languages and frameworks,...
» mehr

Typical application scenarios

IoT & Sensor Monitoring Developers are witnessing the instrumentation of every available...
» mehr

Key customers

InfluxData has more than 1,900 paying customers, including customers include MuleSoft,...
» mehr

Market metrics

Fastest-growing database to drive 27,500 GitHub stars Over 750,000 daily active instances
» mehr

Licensing and pricing models

Open source core with closed source clustering available either on-premise or on...
» mehr

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A Detailed Guide to C# TimeSpan
2. Mai 2024

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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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