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DBMS > Google BigQuery vs. InfluxDB vs. RDF4J vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. InfluxDB vs. RDF4J vs. Spark SQL

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGoogle BigQuery  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenRDF4J infoformerly known as Sesame  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service with append-only tablesDBMS for storing time series, events and metricsRDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSRDF StoreRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte27,56
Rang#26  Overall
#15  Relational DBMS
Punkte21,57
Rang#31  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte0,39
Rang#223  Overall
#11  RDF Stores
Punkte16,95
Rang#35  Overall
#21  Relational DBMS
Websitecloud.google.com/­bigquerywww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewrdf4j.orgspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationcloud.google.com/­bigquery/­docsdocs.influxdata.com/­influxdbdocs.rdf4j.orgspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerGoogleSince 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.Apache Software Foundation
Erscheinungsjahr2010201320042014
Aktuelle Version1.7.9, Oktober 2019v2.4.4, September 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoMIT-License; commercial enterprise version availableOpen Source infoEclipse Distribution License (EDL), v1.0.Open Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheGoJavaScala
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X infothrough Homebrew
Linux
OS X
Unix
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemajaschemafreija infoRDF Schemasja
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
Sekundärindizesneinneinjanein
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like query languageneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP/JSON APIHTTP API
JSON over UDP
Java API
RIO infoRDF Input/Output
Sail API
SeRQL infoSesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL
JDBC
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby
.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Java
PHP
Python
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin JavaScriptneinjanein
Triggersneinneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineSharding infoin enterprise version onlykeineyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlykeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationennein infoWeil zur Abfrage von Daten gedachtneinACID infoIsolation abhängig vom verwendeten APInein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infoIn-memory Storage wird ebenfalls unterstütztja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja infoDepending on used storage enginenein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-Ebene, nicht für einzelne Tabellen infoGoogle Cloud Identity & Access Management (IAM)Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccountsneinnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Google BigQueryInfluxDBRDF4J infoformerly known as SesameSpark SQL
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

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
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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

Weitere Ressourcen
Google BigQueryInfluxDBRDF4J infoformerly known as SesameSpark SQL
DB-Engines Blog Posts

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

Increased popularity for consuming DBMS services out of the cloud
2. Oktober 2015, Paul Andlinger

alle anzeigen

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Comparing Redshift and BigQuery in various terms
13. Dezember 2018, Analytics India Magazine

Google Cloud Platform breaks through with big enterprises, signs up Disney and others
23. März 2016, ZDNet

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InfluxDB goes live on Google Cloud
4. Februar 2020, ZDNet

Where InfluxDB time series database is going
21. Januar 2020, TechTarget

An Introduction to InfluxDB
5. August 2019, The Collegian

Real-time Analytics News Roundup for Week Ending February 8
7. Februar 2020, RTInsights

HiveMQ Launches Fully-Managed, Fully-Compliant MQTT 5 Service for IoT Apps
10. Februar 2020, InfoQ.com

bereitgestellt von Google News

GraphDB Goes Open Source
27. Januar 2020, iProgrammer

Big data database Apache Rya becomes a Top Level Project
10. Oktober 2019, JAXenter

Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer
13. Juni 2019, Yahoo Finance

Amazon Neptune review: A scalable graph database for OLTP
13. Mai 2019, InfoWorld

Apache Rya matures open source triple store database
17. Oktober 2019, TechTarget

bereitgestellt von Google News

Spark in Big Data Clusters | Data Exposed | Data Exposed - Microsoft
5. Februar 2020, Channel 9

Save 97% off this Complete 2020 Python Programming Certification Bundle
10. Februar 2020, Neowin

Salary of a Data Engineer
10. Februar 2020, Analytics Insight

Azure Synapse Analytics combines data warehouse, lake and pipelines
4. November 2019, ZDNet

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29. März 2019, Analytics India Magazine

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Apache Spark-Lead
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