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DBMS > InfluxDB vs. Realm vs. Spark SQL vs. STSdb vs. YDB

Vergleich der Systemeigenschaften InfluxDB vs. Realm vs. Spark SQL vs. STSdb vs. YDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenRealm  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSTSdb  Xaus Vergleich ausschliessenYDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungDBMS for storing time series, events and metricsA DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core DataSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenKey-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode infoOptimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle IndizierungstechnologieA distributed fault-tolerant database service, with high availability, scalability, immediate consistency and ACID transactions and providing an Amazon DynamoDB compatible API
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSDocument StoreRelational DBMSKey-Value StoreDocument Store
Relational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS infowith GEO package
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte24,39
Rang#28  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte7,41
Rang#52  Overall
#8  Document Stores
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,10
Rang#357  Overall
#51  Key-Value Stores
Punkte0,33
Rang#287  Overall
#43  Document Stores
#132  Relational DBMS
Websitewww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewrealm.iospark.apache.org/­sqlgithub.com/­STSSoft/­STSdb4github.com/­ydb-platform/­ydb
ydb.tech
Technische Dokumentationdocs.influxdata.com/­influxdbrealm.io/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlydb.tech/­en/­docs
EntwicklerRealm, acquired by MongoDB in May 2019Apache Software FoundationSTS Soft SCYandex
Erscheinungsjahr20132014201420112019
Aktuelle Version2.7.6, April 20243.5.0 ( 2.13), September 20234.0.8, September 2015
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoMIT-License; commercial enterprise version availableOpen SourceOpen Source infoApache 2.0Open Source infoGPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbarOpen Source infoApache 2.0; commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheGoScalaC#
Server BetriebssystemeLinux
OS X infothrough Homebrew
Android
Backend: serverlos
iOS
Windows
Linux
OS X
Windows
WindowsLinux
DatenschemaschemafreijajajaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateNumeric data and Stringsjajaja infoPrimitive Typen und benutzerdefinierte Klassenja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesneinjaneinneinja
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageneinSQL-like DML and DDL statementsneinSQL-like query language (YQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP API
JSON over UDP
JDBC
ODBC
.NET Client APIRESTful HTTP API (DynamoDB compatible)
Unterstützte Programmiersprachen.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
.Net
Java infowith Android only
Objective-C
React Native
Swift
Java
Python
R
Scala
C#
Java
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinnein inforuns within the applications so server-side scripts are unnecessaryneinneinnein
Triggersneinja infoChange Listenersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infoin enterprise version onlykeineyes, utilizing Spark CorekeineSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlykeinekeinekeineActive-passive shard replication
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja infoDepending on used storage engineja infoIn-Memory realmneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleEinfache Rechteverwaltung mit BenutzeraccountsjaneinneinAccess rights defined for Yandex Cloud users
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
InfluxDBRealmSpark SQLSTSdbYDB
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 1,900 paying customers, including customers include MuleSoft,...
» mehr
Market metricsFastest-growing database to drive 27,500 GitHub stars Over 750,000 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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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
InfluxDBRealmSpark SQLSTSdbYDB
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

alle anzeigen

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2. März 2016, Paul Andlinger

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