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DBMS > InfluxDB vs. Microsoft Azure Cosmos DB vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften InfluxDB vs. Microsoft Azure Cosmos DB vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Cosmos DB infoformer name was Azure DocumentDB  Xaus Vergleich ausschliessenRDF4J infoformerly known as Sesame  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungDBMS for storing time series, events and metricsGlobally distributed, horizontally scalable, multi-model database serviceRDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSDocument Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Wide Column Store
RDF Store
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS infowith GEO packageSpatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte29,44
Rang#29  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte36,51
Rang#27  Overall
#4  Document Stores
#2  Graph DBMS
#3  Key-Value Stores
#3  Wide Column Stores
Punkte1,26
Rang#194  Overall
#8  RDF Stores
Websitewww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewazure.microsoft.com/­services/­cosmos-dbrdf4j.org
Technische Dokumentationdocs.influxdata.com/­influxdbdocs.microsoft.com/­azure/­cosmos-dbrdf4j.org/­documentation
EntwicklerMicrosoftSince 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.
Erscheinungsjahr201320142004
Aktuelle Version2.5.1, November 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoMIT-License; commercial enterprise version availablekommerziellOpen Source infoEclipse Distribution License (EDL), v1.0.
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheGoJava
Server BetriebssystemeLinux
OS X infothrough Homebrew
gehostetLinux
OS X
Unix
Windows
Datenschemaschemafreischemafreija infoRDF Schemas
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateNumeric data and Stringsja infoJSON typesja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTnein
Sekundärindizesneinja infoAll properties auto-indexed by defaultja
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageSQL-like query languagenein
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP API
JSON over UDP
DocumentDB API
Graph API (Gremlin)
MongoDB API
RESTful HTTP API
Table API
Java API
RIO infoRDF Input/Output
Sail API
SeRQL infoSesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL
Unterstützte Programmiersprachen.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
.Net
C#
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
MongoDB client drivers written for various programming languages
Python
Java
PHP
Python
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinJavaScriptja
TriggersneinJavaScriptja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infoin enterprise version onlySharding infoImplizit im Cloud Servicekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlyja infoImplizit im Cloud Servicekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinwith Hadoop integration infoIntegration with Hadoop/HDInsight on Azure*nein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemBounded Staleness
Consistent Prefix
Eventual Consistency
Immediate Consistency infoConsistency level configurable on request level
Session Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinMulti-item ACID transactions with snapshot isolation within a partitionACID infoIsolation abhängig vom verwendeten API
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infoIn-memory Storage wird ebenfalls unterstützt
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja infoDepending on used storage engine
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleEinfache Rechteverwaltung mit BenutzeraccountsZugriffsrechte bis auf item level einstellbarnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
InfluxDBMicrosoft Azure Cosmos DB infoformer name was Azure DocumentDBRDF4J infoformerly known as Sesame
Specific characteristicsInfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It...
» mehr
Competitive advantagesTime to Value InfluxDB is available in all the popular languages and frameworks,...
» mehr
Typical application scenariosIoT & Sensor Monitoring Developers are witnessing the instrumentation of every available...
» mehr
Key customersInfluxData has more than 1,300 paying customers, including customers include MuleSoft,...
» mehr
Market metricsFastest-growing database to drive 24,800 GitHub stars Over 700,000 daily active instances
» mehr
Licensing and pricing modelsOpen source core with closed source clustering available either on-premise or on...
» mehr
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29. September 2022

Rust Object Store Donation
22. August 2022

TL;DR Python Client Library
9. August 2022

Outer Joins in Flux
3. August 2022

Introduction to Cloud Native
2. August 2022

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
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen
InfluxDBMicrosoft Azure Cosmos DB infoformer name was Azure DocumentDBRDF4J infoformerly known as Sesame
DB-Engines Blog Posts

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

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

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

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