DBMS > PostGIS vs. QuestDB vs. Spark SQL vs. STSdb vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften PostGIS vs. QuestDB vs. Spark SQL vs. STSdb vs. Tkrzw

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Spatial extension of PostgreSQL

A high performance open source SQL database for time series data

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

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	23,90
Rang	#29	Overall
	#1	Spatial DBMS

Punkte	2,48
Rang	#115	Overall
	#9	Time Series DBMS

Punkte	19,15
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,06
Rang	#365	Overall
	#55	Key-Value Stores

Punkte	0,09
Rang	#354	Overall
	#51	Key-Value Stores

Website

postgis.net

questdb.io

spark.apache.org/sql

github.com/STSSoft/STSdb4

dbmx.net/tkrzw

Technische Dokumentation

postgis.net/documentation

questdb.io/docs

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

Entwickler

QuestDB Technology Inc

Apache Software Foundation

STS Soft SC

Mikio Hirabayashi

Erscheinungsjahr

2005

2014

2011

2020

Aktuelle Version

3.4.2, Februar 2024

3.5.0 ( 2.13), September 2023

4.0.8, September 2015

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPL v2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Apache Version 2.0

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 (Zero-GC), C++, Rust

Scala

C++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Windows

Windows

Linux
macOS

Datenschema

schema-free via InfluxDB Line Protocol

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL with time-series extensions

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST
InfluxDB Line Protocol (TCP/UDP)
JDBC
PostgreSQL wire protocol

JDBC
ODBC

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

PostgreSQL driver
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

over HTTP

Java
Python
R
Scala

C#
Java

C++
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

basierend auf PostgreSQL

horizontal partitioning (by timestamps)

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

basierend auf PostgreSQL

Source-replica replication with eventual consistency

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

ACID for single-table writes

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

through memory mapped files

nein

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

basierend auf PostgreSQL

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Relational model with native time series support Column-based storage and time partitioned...
» mehr

Competitive advantages

High ingestion throughput: peak of 4M rows/sec (TSBS Benchmark) Code optimizations...
» mehr

Typical application scenarios

Financial tick data Industrial IoT Application Metrics Monitoring
» mehr

Key customers

Banks & Hedge funds, Yahoo, OKX, Airbus, Aquis Exchange, Net App, Cloudera, Airtel,...
» mehr

Licensing and pricing models

Open source Apache 2.0 QuestDB Enterprise QuestDB Cloud
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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