DBMS > InfluxDB vs. RDF4J vs. Riak TS vs. RocksDB vs. SQLite

Vergleich der Systemeigenschaften InfluxDB vs. RDF4J vs. Riak TS vs. RocksDB vs. SQLite

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

DBMS for storing time series, events and metrics

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

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

Embeddable persistent key-value store optimized for fast storage (flash and RAM)

Weit verbreitetes In-Process RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

with GEO package

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

Punkte	25,83
Rang	#28	Overall
	#1	Time Series DBMS

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	0,20
Rang	#319	Overall
	#27	Time Series DBMS

Punkte	3,65
Rang	#85	Overall
	#11	Key-Value Stores

Punkte	114,32
Rang	#10	Overall
	#7	Relational DBMS

Website

www.influxdata.com/products/influxdb-overview

rdf4j.org

rocksdb.org

www.sqlite.org

Technische Dokumentation

docs.influxdata.com/influxdb

rdf4j.org/documentation

www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest

github.com/facebook/rocksdb/wiki

www.sqlite.org/docs.html

Entwickler

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

Open Source, formerly Basho Technologies

Facebook, Inc.

Dwayne Richard Hipp

Erscheinungsjahr

2013

2004

2015

2013

2000

Aktuelle Version

2.7.6, April 2024

3.0.0, September 2022

9.2.1, Mai 2024

3.46.0 (23 May 2024), Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License; commercial enterprise version available

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

BSD

Open Source

Public Domain

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

Java

Erlang

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X

through Homebrew

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X

Linux

serverlos

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

schemafrei

dynamische Spaltentypen

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data and Strings

nein

keine strenge Typisierung wegen 'dynamic typing'

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

yes, limited

nein

SQL-92 wird nicht vollständig unterstützt

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
JSON over UDP

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

HTTP API
Native Erlang Interface

C++ API
Java API

ADO.NET

inoffizielle Driver
JDBC

inoffizielle Driver
ODBC

inoffizielle Driver

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
PHP
Python

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

C
C++
Go
Java
Perl
Python
Ruby

Actionscript
Ada
Basic
C
C#
C++
D
Delphi
Forth
Fortran
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Lua
MatLab
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
PL/SQL
Python
R
Ruby
Scala
Scheme
Smalltalk
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Erlang

nein

Triggers

nein

pre-commit hooks and post-commit hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

in enterprise version only

keine

Sharding

horizontal partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

in enterprise version only

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

mittels Filesystem-Locks

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

Depending on used storage engine

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

Monitoring Your Cloud Environments and Applications with InfluxDB
30. Mai 2024

Webinar Recap: Unleash the Full Potential of Your Time Series Data with InfluxDB and AWS
29. Mai 2024

Using Parquet’s Bloom Filters
28. Mai 2024

Efficiency Unleashed: Streamlining Workflows with the InfluxDB Management API
23. Mai 2024

What is DevRel at InfluxData
21. Mai 2024

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

Drittanbieter

Speedb: A high performance RocksDB-compliant key-value store optimized for write-intensive workloads.
» mehr

Navicat for SQLite is a powerful and comprehensive SQLite GUI that provides a complete set of functions for database management and development.
» mehr

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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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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Big gains for Relational Database Management Systems in DB-Engines Ranking
2. Februar 2016, Matthias Gelbmann

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15. März 2024, Datanami

AWS and InfluxData partner to offer managed time series database Timestream for InfluxDB
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27. Januar 2020, iProgrammer

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13. Juni 2019, Markets Insider

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26. Mai 2017, Open Source For You

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25. August 2021, Datanami

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