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DBMS > InfluxDB vs. RDF4J vs. ScyllaDB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften InfluxDB vs. RDF4J vs. ScyllaDB vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenRDF4J infoformerly known as Sesame  Xaus Vergleich ausschliessenScyllaDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungDBMS for storing time series, events and metricsRDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.Wide column store, kompatibel zu CassandraSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSRDF StoreWide Column StoreRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte21,57
Rang#31  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte0,39
Rang#223  Overall
#11  RDF Stores
Punkte2,25
Rang#109  Overall
#8  Wide Column Stores
Punkte16,95
Rang#35  Overall
#21  Relational DBMS
Websitewww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewrdf4j.orgwww.scylladb.comspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.influxdata.com/­influxdbdocs.rdf4j.orgdocs.scylladb.comspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerSince 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.ScyllaDBApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2013200420152014
Aktuelle Version1.7.9, Oktober 2019Scylla Open Source 3.2.0, Jaenner 20202.4.5, Februar 2020
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoMIT-License; commercial enterprise version availableOpen Source infoEclipse Distribution License (EDL), v1.0.Open Source infoOpen Source (AGPL), commercial license availableOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheGoJavaC++Scala
Server BetriebssystemeLinux
OS X infothrough Homebrew
Linux
OS X
Unix
Windows
LinuxLinux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreija infoRDF Schemasschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateNumeric data and Stringsjajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneinjaja infocluster global secondary indicesnein
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageneinSQL-like DML and DDL statements (CQL)SQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP API
JSON over UDP
Java API
RIO infoRDF Input/Output
Sail API
SeRQL infoSesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL
Propriätäres Protokoll infoCQL (Cassandra Query Language, an SQL-like language)
Thrift
JDBC
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Java
PHP
Python
C#
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinjaneinnein
Triggersneinjaneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infoin enterprise version onlykeineShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlykeinefrei wählbarer Replikationsfaktor infoRepresentation of geographical distribution of servers is possiblekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency infocan be individually decided for each write operation
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACID infoIsolation abhängig vom verwendeten APInein infoAtomicity and isolation are supported for single operationsnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja infoIn-memory Storage wird ebenfalls unterstütztjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja infoDepending on used storage engineja infoin-memory tablesnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleEinfache Rechteverwaltung mit BenutzeraccountsneinAccess rights for users can be defined per objectnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
InfluxDBRDF4J infoformerly known as SesameScyllaDBSpark SQL
Specific characteristicsInfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It...
» mehr
Competitive advantagesTime to Value An end-to-end platform, InfluxData is ready to go on the cloud or via...
» mehr
Typical application scenariosIoT & Sensor Monitoring Instrumentation of every available surface in the material...
» mehr
Key customersInfluxData has over 630 paying customers, including IBM, PayPal, Siemens Tesla and...
» mehr
Market metricsFastest growing database to garnish 17,000 github stars Over 260,000 daily active...
» mehr
Licensing and pricing modelsOpen source core with closed source clustering available either on-premise or on...
» 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

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

Weitere Ressourcen
InfluxDBRDF4J infoformerly known as SesameScyllaDBSpark SQL
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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