DBMS > IRONdb vs. Kdb vs. RDF4J vs. ReductStore

Vergleich der Systemeigenschaften IRONdb vs. Kdb vs. RDF4J vs. ReductStore

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

A distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicity

Hoch performantes Time Series DBMS

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

Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Time Series DBMS
Vektor DBMS

RDF Store

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	7,73
Rang	#45	Overall
	#2	Time Series DBMS
	#1	Vektor DBMS

Punkte	0,72
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Website

www.circonus.com/solutions/time-series-database/

kx.com

rdf4j.org

github.com/reductstore
www.reduct.store

Technische Dokumentation

docs.circonus.com/irondb/category/getting-started

code.kx.com

rdf4j.org/documentation

www.reduct.store/docs

Entwickler

Circonus LLC.

Kx Systems, a division of First Derivatives plc

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

ReductStore LLC

Erscheinungsjahr

2017

2000

kdb wurde im Jahr 2000 veröffentlicht, kdb+ 2003

2004

2023

Aktuelle Version

V0.10.20, January 2018

3.6, Mai 2018

1.9, März 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Kostenlose 32-bit Version

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Business Source License 1.1

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

C und C++

Java

C++, Rust

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Docker
Linux
macOS
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

text, numeric, histograms

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

table attribute 'grouped'

SQL

Support of SQL

SQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL)

SQL-like query language (q)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

HTTP API
JDBC
Jupyter
Kafka
ODBC
WebSocket

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

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

C
C#
C++
Go
J
Java
JavaScript
Lua
MatLab
Perl
PHP
Python
R
Scala

Java
PHP
Python

C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes, in Lua

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

mittels Views

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic, metric affinity per node

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

configurable replication factor, datacenter aware

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

ein vergleichbares Paradigma wird intern verwendet

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate consistency per node, eventual consistency across nodes

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Integrated columnar database & programming system for streaming, real time and historical...
» mehr

Competitive advantages

provides seamless scalability; runs on industry standard server platforms; is top-ranked...
» mehr

Typical application scenarios

tick database streaming sensor data massive intelligence applications oil and gas...
» mehr

Key customers

Goldman Sachs Morgan Stanley Merrill Lynch J.P. Morgan Deutsche Bank IEX Securities...
» mehr

Market metrics

kdb+ performance and reliability proven by our customers in critical infrastructure...
» mehr

Licensing and pricing models

upon request
» 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

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Weitere Ressourcen

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Introducing Amazon FinSpace with Managed kdb Insights, a fully managed analytics engine, commonly used by capital markets customers for analysis of real-time and historical time series data
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