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DBMS > AgensGraph vs. Drizzle vs. InfluxDB vs. Netezza

Vergleich der Systemeigenschaften AgensGraph vs. Drizzle vs. InfluxDB vs. Netezza

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAgensGraph  Xaus Vergleich ausschliessenDrizzle  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessen
Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungMulti-model database supporting relational and graph data models and built upon PostgreSQLMySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.DBMS for storing time series, events and metricsData Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems
Primäres DatenbankmodellGraph DBMS
Relational DBMS
Relational DBMSTime Series DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,10
Rang#281  Overall
#25  Graph DBMS
#130  Relational DBMS
Punkte22,43
Rang#29  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte18,36
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitebitnine.netwww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewwww.ibm.com/­analytics/­netezza
Technische Dokumentationbitnine.net/­documentationdocs.influxdata.com/­influxdb
EntwicklerBitnine Global Inc.Drizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian AkerIBM
Erscheinungsjahr2016200820132000
Aktuelle Version2.1, Dezember 20187.2.4, September 20121.7.10, Februar 2020
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache License 2.0Open Source infoGNU GPLOpen Source infoMIT-License; commercial enterprise version availablekommerziell
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.
ImplementierungsspracheCC++Go
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Windows
FreeBSD
Linux
OS X
Linux
OS X infothrough Homebrew
Linux infoIn Appliance inkludiert
Datenschemadepending on used data modeljaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaNumeric data and Stringsja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjajaneinja
SQL infoSupport of SQLjaja infomit propriätären ErweiterungenSQL-like query languageja
APIs und andere ZugriffskonzepteCypher Query Language
JDBC
JDBCHTTP API
JSON over UDP
JDBC
ODBC
OLE DB
Unterstützte ProgrammiersprachenC
Java
JavaScript
Python
C
C++
Java
PHP
.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjaneinneinja
Triggersneinnein infoHooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.neinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotennein, aber über Tabellenvererbung möglichShardingSharding infoin enterprise version onlySharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMaster-Slave ReplikationMaster-Master Replikation
Master-Slave Replikation
frei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlyMaster-Slave Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjajaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja infoDepending on used storage engine
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardPluggable Authentication Mechanismen infoz.B. LDAP, HTTPEinfache Rechteverwaltung mit BenutzeraccountsBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
AgensGraphDrizzleInfluxDBNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt
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
AgensGraphDrizzleInfluxDBNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt
DB-Engines Blog Posts

MySQL won the April ranking; did its forks follow?
1. April 2015, Paul Andlinger

Has MySQL finally lost its mojo?
1. Juli 2013, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Bitnine Releases AgensGraph 2.1, the Multi-model Graph Database Optimized for the Legacy Environment
29. Januar 2019, Business Wire

Bitnine: The Newly Revealed 'AI Teacher' Powered by Graph Database Delivers Hyper-Personalized Learning Experience
25. März 2019, Business Wire

Graph DBMS Performance Comparison AgensGraph vs. Neo4j
29. Juni 2017, Business Wire

Exclusive Interview: Bitnine CEO Cheolsun Kang Announces the Release of AgensGraph v1.1, the Hybrid DBMS
20. April 2017, Business Wire

Graph Blockchain Announces Financing Canadian Stock Exchange:GBLC
19. Februar 2020, GlobeNewswire

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Discover How InfluxDB Can Support Streaming Data with Flux
17. März 2020, Database Trends and Applications

Using Time Series for Full Observability of a SaaS Platform
26. März 2020, DevOps.com

InfluxData Brings InfluxDB Cloud 2.0 Serverless Platform to Europe to Support Enterprise Transformation with Time Series Technology
14. November 2019, Business Wire

An Introduction to InfluxDB
5. August 2019, The Collegian

InfluxDB goes live on Google Cloud
4. Februar 2020, ZDNet

bereitgestellt von Google News

Octopai Announces Support of Tabular on Azure Analysis Services, Netezza and Vertica
9. März 2020, MarTech Series

RIP Netezza, IBM’s FPGA-powered data warehousing dream
3. Juli 2019, The Register

Catching up with Google BigQuery
2. März 2020, ZDNet

Analytics Moves To The Cloud, And IBM i Data Goes With It
11. März 2020, IT Jungle

Breaking through Netezza End-of-Life
30. Oktober 2018, Database Trends and Applications

bereitgestellt von Google News

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Netezza DBA
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Sr. Business Intelligence Specialist
ATTAC Group, Inc, Sacramento, CA

DataStage Developer
Origin to Future, Plano, TX

DW & MPP
Amazon Web Services, Inc., Remote

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