DBMS > Heroic vs. QuestDB vs. RDF4J vs. SpatiaLite

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. QuestDB vs. RDF4J vs. SpatiaLite

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

A high performance open source SQL database for time series data

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

Spatial extension of SQLite

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

RDF Store

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	2,52
Rang	#109	Overall
	#9	Time Series DBMS

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

Punkte	1,60
Rang	#149	Overall
	#3	Spatial DBMS

Website

github.com/spotify/heroic

questdb.io

rdf4j.org

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

questdb.io/docs

rdf4j.org/documentation

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

Entwickler

Spotify

QuestDB Technology Inc

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

Alessandro Furieri

Erscheinungsjahr

2014

2004

2008

Aktuelle Version

5.0.0, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

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

Java (Zero-GC), C++, Rust

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

serverlos

Datenschema

schemafrei

schema-free via InfluxDB Line Protocol

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL with time-series extensions

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

HTTP REST
InfluxDB Line Protocol (TCP/UDP)
JDBC
PostgreSQL wire protocol

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

PostgreSQL driver
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

over HTTP

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontal partitioning (by timestamps)

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-replica replication with eventual consistency

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID for single-table writes

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

through memory mapped files

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Relational model with native time series support Column-based storage and time partitioned...
» mehr

Competitive advantages

High ingestion throughput: peak of 4M rows/sec (TSBS Benchmark) Code optimizations...
» mehr

Typical application scenarios

Financial tick data Industrial IoT Application Metrics Monitoring
» mehr

Key customers

Banks & Hedge funds, Yahoo, OKX, Airbus, Aquis Exchange, Net App, Cloudera, Airtel,...
» mehr

Licensing and pricing models

Open source Apache 2.0 QuestDB Enterprise QuestDB Cloud
» mehr

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

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Q&A: Nicolas Hourcard, QuestDB: The advantages of a time-series database
3. Dezember 2020, Developer News

Comparing Different Time-Series Databases
10. Februar 2022, hackernoon.com

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2. November 2022, FinanceFeeds

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