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Vergleich der Systemeigenschaften Firebolt vs. RRDtool vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFirebolt  Xaus Vergleich ausschliessenRRDtool  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungHighly scalable cloud data warehouse and analytics product infoForked from ClickhouseIndustry standard data logging and graphing tool for time series data. RRD is an acronym for round-robin database. infoThe data is stored in a circular buffer, thus the system storage footprint remains constant over time.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,73
Rang#140  Overall
#63  Relational DBMS
Punkte1,90
Rang#132  Overall
#11  Time Series DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.firebolt.iooss.oetiker.ch/­rrdtoolspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.firebolt.iooss.oetiker.ch/­rrdtool/­docspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerFirebolt Analytics Inc.Tobias OetikerApache Software Foundation
Erscheinungsjahr202019992014
Aktuelle Version1.8.0, 20223.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoGPL V2 and FLOSSOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC infoImplementations in Java (e.g. RRD4J) and C# availableScala
Server BetriebssystemegehostetHP-UX
Linux
Linux
OS X
Windows
Datenschemajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaNumeric data onlyja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTnein infoExporting into and restoring from XML files possiblenein
Sekundärindizesjaneinnein
SQL infoSupport of SQLjaneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere Zugriffskonzepte.Net
ODBC
RESTful HTTP API
In-process Library
Pipes
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
JavaScript (Node.js)
Python
C infowith librrd library
C# infowith a different implementation of RRDTool
Java infowith a different implementation of RRDTool
JavaScript (Node.js) infowith a different implementation of RRDTool
Lua
Perl
PHP infowith a wrapper library
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinnein
Triggersneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenkeineyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenabhängig von Storage layerkeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten Systemkeine
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenja infoby using the rrdcached daemonja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinnein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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
FireboltRRDtoolSpark SQL
DB-Engines Blog Posts

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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