DBMS > IBM Db2 Event Store vs. Microsoft Azure SQL Database vs. QuestDB vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Db2 Event Store vs. Microsoft Azure SQL Database vs. QuestDB vs. RDF4J

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Name

Kurzbeschreibung

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

Relationaler Datenbankdienst aus der Cloud mit großer Kompatibilität zum Microsoft SQL Server

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.

Primäres Datenbankmodell

Event Store
Time Series DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,47
Rang	#244	Overall
	#2	Event Stores
	#19	Time Series DBMS

Punkte	86,01
Rang	#15	Overall
	#10	Relational DBMS

Punkte	1,24
Rang	#155	Overall
	#12	Time Series DBMS

Punkte	0,74
Rang	#206	Overall
	#9	RDF Stores

Website

www.ibm.com/products/db2-event-store

azure.microsoft.com/en-us/services/sql-database

questdb.io

rdf4j.org

Technische Dokumentation

www.ibm.com/support/knowledgecenter/en/SSGNPV_2.0.0/welcome.html

docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql

questdb.io/docs/introduction

rdf4j.org/documentation

Entwickler

IBM

Microsoft

QuestDB Limited

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

Erscheinungsjahr

2017

2010

2014

2004

Aktuelle Version

2.0

V12

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free developer edition available

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C und C++

C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

gehostet

Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

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

nein

SQL

Support of SQL

through the embedded Spark runtime

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

HTTP REST
InfluxDB Line Protocol (TCP/UDP)
JDBC

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

.Net
C#
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

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

over HTTP

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transact SQL

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

Active-active shard replication

ja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden

Configurable consistency for N replicas

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

ACID for single-table writes

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

through memory mapped files

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

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

Competitive advantages

Real-time data ingestion and istant SQL queries for time series High performance...
» mehr

Typical application scenarios

Application metrics Financial market data and algo trading DevOps monitoring Real-time...
» mehr

Licensing and pricing models

Apache 2.0.
» mehr

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