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Vergleich der Systemeigenschaften OpenQM vs. Riak KV vs. Spark SQL vs. TDengine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Time Series DBMS and big data platform

Primäres Datenbankmodell

Multivalue DBMS

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,27
Rang	#298	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	4,10
Rang	#82	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	2,60
Rang	#107	Overall
	#8	Time Series DBMS

Website

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

spark.apache.org/sql

github.com/taosdata/TDengine
tdengine.com

Technische Dokumentation

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

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

docs.tdengine.com

Entwickler

Rocket Software, originally Martin Phillips

OpenSource, formerly Basho Technologies

Apache Software Foundation

TDEngine, previously Taos Data

Erscheinungsjahr

1993

2009

2014

2019

Aktuelle Version

3.4-12

3.2.0, Dezember 2022

3.5.0 ( 2.13), September 2023

3.0, August 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL V3, also commercial editions available

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

Erlang

Scala

Server Betriebssysteme

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Linux
OS X

Linux
OS X
Windows

Linux
Windows

Datenschema

with some exceptions

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

Standard SQL with extensions for time-series applications

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
Native Erlang Interface

JDBC
ODBC

JDBC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

Java
Python
R
Scala

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Erlang

nein

Triggers

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

nein

yes, via alarm monitoring

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

kein "single point of failure"

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights can be defined down to the item level

yes, using Riak Security

nein

yes

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

TDengine™ is a next generation data historian purpose-built for Industry 4.0 and...
» mehr

Competitive advantages

High Performance at any Scale: TDengine is purpose-built for handling massive industrial...
» mehr

Typical application scenarios

TDengine is designed for Industrial IoT scenarios, including: Manufacturing Connected...
» mehr

Market metrics

TDengine has garnered over 22,500 stars on GitHub and is used in over 50 countries...
» mehr

Licensing and pricing models

TDengine OSS is an open source, cloud native time series database. It includes built-in...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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