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Vergleich der Systemeigenschaften IRONdb vs. RDF4J vs. TimescaleDB

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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

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

A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

RDF Store

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	1,06
Rang	#214	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	5,38
Rang	#77	Overall
	#4	Time Series DBMS

Website

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

rdf4j.org

www.timescale.com

Technische Dokumentation

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

rdf4j.org/documentation

docs.timescale.com

Entwickler

Circonus LLC.

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

Timescale

Erscheinungsjahr

2017

2004

2017

Aktuelle Version

V0.10.20, January 2018

2.11.0, Mai 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

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

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X
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

SQL

Support of SQL

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

nein

full PostgreSQL SQL syntax

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
PHP
Python

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes, in Lua

benutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic, metric affinity per node

keine

yes, across time and space (hash partitioning) attributes

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

configurable replication factor, datacenter aware

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

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

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Circonus Launches Telemetry Cloud for All-In-One Observability
4. August 2023, PR Newswire

On the Radar: COVID-19, Circonus, and Fake FB Accounts
4. März 2020, Datanami

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Ontotext's GraphDB 10 Brings Modern Data Architectures to the ...
5. Juli 2022, PR Newswire

Intara FAQs
16. November 2022, Jane's

SPARQL, le SQL du Web, et Linked Data Fragment : le point sur le ...
1. Januar 2017, linuxfr.org

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TimescaleDB Is a Vector Database Now, Too
25. September 2023, Datanami

InfluxDB Clustered targets on-premises time-series database deployments
6. September 2023, InfoWorld

Introduction to Databases in Data Science
8. September 2023, KDnuggets

Visualizing IoT Data at Scale With Hopara and TimescaleDB
16. Mai 2023, Embedded Computing Design

TimescaleDB setzt nun auch auf Vektordatenbanken | heise online
26. September 2023, heise online

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