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DBMS > Hive vs. InfluxDB vs. Kinetica vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Hive vs. InfluxDB vs. Kinetica vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameHive  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenKinetica  Xaus Vergleich ausschliessenRDF4J infoformerly known as Sesame  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopDBMS for storing time series, events and metricsGPU-accelerated database for real-time analysis of large and streaming datasetsRDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSRelational DBMSRDF Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte84,05
Rang#14  Overall
#9  Relational DBMS
Punkte21,62
Rang#29  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte0,56
Rang#200  Overall
#97  Relational DBMS
Punkte0,42
Rang#220  Overall
#9  RDF Stores
Websitehive.apache.orgwww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewwww.kinetica.comrdf4j.org
Technische Dokumentationcwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homedocs.influxdata.com/­influxdbwww.kinetica.com/­docsdocs.rdf4j.org
EntwicklerApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltKineticaSince 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.
Erscheinungsjahr2012201320122004
Aktuelle Version3.1.2, August 20191.7.10, Februar 20206.0
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open 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.
ImplementierungsspracheJavaGoC, C++Java
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
OS X infothrough Homebrew
LinuxLinux
OS X
Unix
Windows
Datenschemajaschemafreijaja infoRDF Schemas
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, XSLTneinnein
Sekundärindizesjaneinjaja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query languageSQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
Thrift
HTTP API
JSON over UDP
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Java API
RIO infoRDF Input/Output
Sail API
SeRQL infoSesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL
Unterstützte ProgrammiersprachenC++
Java
PHP
Python
.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Java
PHP
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integrationneinbenutzerdefinierte Funktionenja
Triggersneinneinja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified rangeja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoin enterprise version onlyShardingkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorfrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlyMaster-Slave Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinja
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 engineja infoGPU vRAM or System RAM
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenEinfache Rechteverwaltung mit BenutzeraccountsZugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebenenein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
HiveInfluxDBKineticaRDF4J 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

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
HiveInfluxDBKineticaRDF4J infoformerly known as Sesame
DB-Engines Blog Posts

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, 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

Alluxio Unveils Structured Data Service, Enabling Structured Data Applications to Interact Up to 5x Faster with Data
11. März 2020, Yahoo Finance

Analytics Moves To The Cloud, And IBM i Data Goes With It
11. März 2020, IT Jungle

Alluxio Claims 5X Query Speedup by Optimization Data for Compute
11. März 2020, Datanami

MR3 Unleashes Hive on Kubernetes
18. Februar 2020, Datanami

Apache Hive creator's Quoble goes serverless with Quantum engine
12. Juni 2019, DevClass

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Discover How InfluxDB Can Support Streaming Data with Flux
17. März 2020, Database Trends and Applications

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

InfluxData Brings InfluxDB Cloud 2.0 Serverless Platform to Europe to Support Enterprise Transformation with Time Series Technology
14. November 2019, Business Wire

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

An Introduction to InfluxDB
5. August 2019, The Collegian

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Study on GPU Database Market (impact of COVID-19) 2020-2026 Kinetica, Omnisci, Sqream, Neo4j
8. April 2020, Galus Australis

Barghest Building Performance (BBP) Selects Kinetica Active Analytics Powered by NVIDIA GPUs to Harness the Power of Building Sensor Data
11. März 2020, Business Wire

Global GPU Database Market 2020 Industry Statistics – Kinetica, Blazegraph, Neo4j, Omnisci, Jedox, Sqream, Zilliz, Brytlyt, Nvidia, Blazingdb
7. April 2020, Germany English News

GPU Database Market to Witness Huge Growth by 2027 | Kinetica DB , Neo4j, OmniSci, SQream Technologies
27. März 2020, Skyline Gazette

Astonishing growth in Gpu database Market Business Opportunities and Global Industry Analysis by 2026 – Top Companies Kinetica (US), OmniSci (US), SQream (US), Neo4j (US), NVIDIA (US), Brytlyt (UK), Blazegraph (US)
2. April 2020, Bandera County Courier

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

GraphDB Goes Open Source
27. Januar 2020, iProgrammer

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

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

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

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Software Development Engineer- Operations & Trading
City of Tacoma, Tacoma, WA

Principal Database Engineer
CITIZENS BANK, Johnston, RI

Research Computing Specialist
Stanford University, Stanford, CA

Customer Support Engineer
Kinetica DB, Arlington, VA

Business Development Director (Government/Public Sector)
Kinetica DB, Arlington, VA

Customer Success Operations Lead
Kinetica DB, San Francisco, CA

Enterprise Account Executive, America's (Remote - San Francisco, Chicago, Texas, or New York)
Kinetica DB, San Francisco, CA

Sales Enablement Manager
Kinetica DB, San Francisco, CA

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