DBMS > IBM Db2 vs. InfluxDB vs. MariaDB vs. RDF4J vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Db2 vs. InfluxDB vs. MariaDB vs. RDF4J vs. Spark SQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Weit verbreitetes RDBMS im Großrechnerumfeld (z/OS), zwei unterschiedliche Versionen für Großrechner und Windows/Linux

DBMS for storing time series, events and metrics

Open source RDBMS, das zu MySQL anwendungskompatibel ist und zusätzliche Features wie Hochverfügbarkeit, Security, Interoperabilität und Performanceverbesserungen aufweist. Mit MariaDB ColumnStore bietet es auch eine spaltenorientierte storage engine

RDF4J 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 Datenbankmodell

Relational DBMS

Seit Version 10.5 Unterstützung für JSON/BSON Dokumente mit Kompatibilität zu MongoDB

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
RDF Store

in Db2 LUW (Linux, Unix, Windows)
Spatial DBMS

with Db2 Spatial Extender

Spatial DBMS

with GEO package

Document Store
Graph DBMS

with OQGraph storage engine
Spatial DBMS

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

Punkte	128,46
Rang	#8	Overall
	#5	Relational DBMS

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

Punkte	93,21
Rang	#13	Overall
	#9	Relational DBMS

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

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

www.ibm.com/products/db2

www.influxdata.com/products/influxdb-overview

mariadb.com

Site of MariaDB Corporation
mariadb.org

Site of MariaDB Foundation

rdf4j.org

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

www.ibm.com/docs/en/db2

docs.influxdata.com/influxdb

mariadb.com/kb/en/library

rdf4j.org/documentation

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

IBM

MariaDB Corporation Ab (MariaDB Enterprise),
MariaDB Foundation (community MariaDB Server)

Der Lead Developer Monty Widenius ist der ursprüngliche Autor von MySQL

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

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

1983

Version für Großrechner

2013

2009

Fork of MySQL, which was first released in 1995

2004

2014

Aktuelle Version

12.1, Oktober 2016

2.7.6, April 2024

11.3.2, Februar 2024

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose Version verfügbar

Open Source

MIT-License; commercial enterprise version available

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Enterpriselizenz verfügbar

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Apache 2.0

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

C und C++

Java

Scala

Server Betriebssysteme

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows
z/OS

Linux
OS X

through Homebrew

FreeBSD
Linux
Solaris
Windows

ColumnStore storage engine not available on Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Dynamic Columns werden unterstützt

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data and Strings

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

mit proprietären Erweiterungen

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
JSON style queries

Kompatibel zu MongoDB
ODBC
XQuery

HTTP API
JSON over UDP

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Java
Perl
PHP
Python
Ruby
Visual Basic

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

Ada
C
C#
C++
D
Eiffel
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Java
PHP
Python

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

seit Version 10.3 auch PL/SQL kompatibel

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

nur in Windows/Unix/Linux Version

Sharding

in enterprise version only

Horizontale Partitionierung, Sharding

keine

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

mit Zusatztools (MQ, InfoSphere)

frei wählbarer Replikationsfaktor

in enterprise version only

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nicht für In-Memory Storage Engine

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

with MEMORY storage engine

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

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

MariaDB is the most powerful open source relational database – modern SQL and JSON...
» mehr

Competitive advantages

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

MariaDB Servers have many features unavailable in other open source relational databases....
» mehr

Typical application scenarios

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

Web, SaaS and Cloud operational applications that require high availability, scalability...
» mehr

Key customers

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

Deutsche Bank, DBS Bank, Nasdaq, Red Hat, ServiceNow, Verizon and Walgreens Featured...
» mehr

Market metrics

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

MariaDB is the default database in the LAMP stack supplied by Red Hat and SUSE Linux,...
» mehr

Licensing and pricing models

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

MariaDB plc subscriptions cover our free, open source database, Community Server,...
» mehr

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30. April 2024

Getting the Current Time in C#: A Guide
26. April 2024

Sync Data from InfluxDB v2 to v3 With the Quix Template
8. April 2024

Infrastructure Monitoring Basics: Getting Started with Telegraf, InfluxDB, and Grafana
5. April 2024

Comparing Dates in Java: A Tutorial
3. April 2024

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

Drittanbieter

Navicat for MariaDB provides a native environment for MariaDB database management and development.
» mehr

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

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Why Build a Time Series Data Platform?
20. Juli 2017, Paul Dix (guest author)

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4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

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MariaDB strengthens its position in the open source RDBMS market
5. April 2018, Matthias Gelbmann

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2017
2. Januar 2018, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

Big gains for Relational Database Management Systems in DB-Engines Ranking
2. Februar 2016, Matthias Gelbmann

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14. März 2024, The New Stack

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14. März 2024, businesswire.com

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23. Dezember 2023, Towards Data Science

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