DBMS > Ignite vs. InfluxDB vs. RDF4J vs. Spark SQL
Vergleich der Systemeigenschaften Ignite vs. InfluxDB vs. RDF4J vs. Spark SQL
Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.
| Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Ignite Xaus Vergleich ausschliessen | InfluxDB Xaus Vergleich ausschliessen | RDF4J  formerly known as Sesame Xaus Vergleich ausschliessen | Spark SQL Xaus Vergleich ausschliessen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kurzbeschreibung | Apache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale. | DBMS for storing time series, events and metrics | 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 | Key-Value Store Relational DBMS | Time Series DBMS | RDF Store | Relational DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sekundäre Datenbankmodelle | Spatial DBMS with GEO package | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | ignite.apache.org | www.influxdata.com/products/influxdb-overview | rdf4j.org | spark.apache.org/sql | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technische Dokumentation | apacheignite.readme.io/docs | docs.influxdata.com/influxdb | rdf4j.org/documentation | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Entwickler | Apache Software Foundation | Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software. | Apache Software Foundation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erscheinungsjahr | 2015 | 2013 | 2004 | 2014 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Aktuelle Version | Apache Ignite 2.6 | 2.7.6, April 2024 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Lizenz Commercial or Open Source | Open Source Apache 2.0 | Open Source MIT-License; commercial enterprise version available | Open Source Eclipse Distribution License (EDL), v1.0. | Open Source Apache 2.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar | nein | nein | nein | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementierungssprache | C++, Java, .Net | Go | Java | Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server Betriebssysteme | Linux OS X Solaris Windows | Linux OS X through Homebrew | Linux OS X Unix Windows | Linux OS X Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Datenschema | ja | schemafrei | ja RDF Schemas | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date | ja | Numeric data and Strings | ja | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT | ja | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sekundärindizes | ja | nein | ja | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL | SQL-like query language | nein | SQL-like DML and DDL statements | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs und andere Zugriffskonzepte | HDFS API Hibernate JCache JDBC ODBC Proprietäres Protokoll RESTful HTTP API Spring Data | HTTP API JSON over UDP | Java API RIO RDF Input/OutputSail API SeRQL Sesame RDF Query LanguageSesame REST HTTP Protocol SPARQL | JDBC ODBC | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Unterstützte Programmiersprachen | C# C++ Java PHP Python Ruby Scala | .Net Clojure Erlang Go Haskell Java JavaScript JavaScript (Node.js) Lisp Perl PHP Python R Ruby Rust Scala | Java PHP Python | Java Python R Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-seitige Scripts Stored Procedures | yes (compute grid and cache interceptors can be used instead) | nein | ja | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes (cache interceptors and events) | nein | ja | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten | Sharding | Sharding in enterprise version only | keine | yes, utilizing Spark Core | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten | yes (replicated cache) | frei wählbarer Replikationsfaktor in enterprise version only | keine | keine | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen | yes (compute grid and hadoop accelerator) | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Fremdschlüssel referenzielle Integrität | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen | ACID | nein | ACID Isolation abhängig vom verwendeten API | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen | ja | ja | ja | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Dauerhafte Speicherung der Daten | ja | ja | ja In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten | ja | ja Depending on used storage engine | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle | Security Hooks for custom implementations | Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts | nein | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Ignite | InfluxDB | RDF4J formerly known as Sesame | Spark SQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | InfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It... » mehr | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | Time to Value InfluxDB is available in all the popular languages and frameworks,... » mehr | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | IoT & Sensor Monitoring Developers are witnessing the instrumentation of every available... » mehr | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | InfluxData has more than 1,900 paying customers, including customers include MuleSoft,... » mehr | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | Fastest-growing database to drive 27,500 GitHub stars Over 750,000 daily active instances » mehr | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | Open source core with closed source clustering available either on-premise or on... » mehr | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Neuigkeiten | The Final Frontier: Using InfluxDB on the International Space Station Getting the Current Time in C#: A Guide Sync Data from InfluxDB v2 to v3 With the Quix Template Infrastructure Monitoring Basics: Getting Started with Telegraf, InfluxDB, and Grafana Comparing Dates in Java: A Tutorial | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Zugehörige Produkte und DienstleistungenWir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Weitere Ressourcen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Ignite | InfluxDB | RDF4J formerly known as Sesame | Spark SQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines Blog Posts | Why Build a Time Series Data Platform? Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity Time Series DBMS as a new trend? | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erwähnungen in aktuellen Nachrichten | GridGain Announces Call for Speakers for Virtual Apache Ignite Summit 2024 GridGain Showcases Power of Apache Ignite at Community Over Code Conference Apache Ignite: An Overview What is Apache Ignite? How is Apache Ignite Used? ArcGIS and Apache Log4j Vulnerabilities bereitgestellt von Google News | Run and manage open source InfluxDB databases with Amazon Timestream | Amazon Web Services Amazon Timestream: Managed InfluxDB for Time Series Data InfluxData Collaborating with AWS to Bring InfluxDB and Time Series Analytics to Developers Around the World How the FDAP Stack Gives InfluxDB 3.0 Real-Time Speed, Efficiency AWS and InfluxData partner to offer managed time series database Timestream for InfluxDB bereitgestellt von Google News | GraphDB Goes Open Source Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer bereitgestellt von Google News | Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services bereitgestellt von Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk
