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DBMS > Amazon DocumentDB vs. InfluxDB vs. Kinetica vs. TerarkDB

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DocumentDB vs. InfluxDB vs. Kinetica vs. TerarkDB

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon DocumentDB  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenKinetica  Xaus Vergleich ausschliessenTerarkDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungFast, scalable, highly available, and fully managed MongoDB-compatible database serviceDBMS for storing time series, events and metricsGPU-accelerated database for real-time analysis of large and streaming datasetsA key-value store forked from RocksDB with advanced compression algorithms. It can be used standalone or as a storage engine for MySQL and MongoDB
Primäres DatenbankmodellDocument StoreTime Series DBMSRelational DBMSKey-Value Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,65
Rang#183  Overall
#28  Document Stores
Punkte20,33
Rang#32  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte0,60
Rang#193  Overall
#93  Relational DBMS
Punkte0,04
Rang#319  Overall
#53  Key-Value Stores
Websiteaws.amazon.com/­documentdbwww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewwww.kinetica.comgithub.com/­Terark/­terarkdb
Technische Dokumentationaws.amazon.com/­documentdb/­resourcesdocs.influxdata.com/­influxdbwww.kinetica.com/­docsgithub.com/­Terark/­terarkdb/­wiki
EntwicklerKineticaTerark
Erscheinungsjahr2019201320122016
Aktuelle Version1.7.8, August 20196.0
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoMIT-License; commercial enterprise version availablekommerziellkommerziell inforestricted open source version available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheGoC, C++C++
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X infothrough Homebrew
Linux
Datenschemaschemafreischemafreijaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaNumeric data and Stringsjanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjaneinjanein
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like query languageSQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere Zugriffskonzepteproprietary protocol using JSON (MongoDB compatible)HTTP API
JSON over UDP
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
C++ API
Java API
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C++
Java
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinbenutzerdefinierte Funktionennein
Triggersneinneinja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified rangenein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineSharding infoin enterprise version onlyShardingkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-availability zones for high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicasfrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlyMaster-Slave Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein infokann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werdenneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätnein infotypically not used, however similar functionality with DBRef possibleneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenAtomic single-document operationsneinneinnein
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 haltenja infoDepending on used storage engineja infoGPU vRAM or System RAMja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users and rolesEinfache Rechteverwaltung mit BenutzeraccountsZugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebenenein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Amazon DocumentDBInfluxDBKineticaTerarkDB
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
Amazon DocumentDBInfluxDBKineticaTerarkDB
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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Amazon Just Gave Antitrust Regulators More Fodder
10. Dezember 2019, Motley Fool

AWS Announces Amazon DocumentDB (with MongoDB Compatibility)
9. Januar 2019, Business Wire

MongoDB shares soar on strong revenue growth and narrower loss
9. Dezember 2019, SiliconANGLE

How We'll Know If Amazon's DocumentDB Is Hurting MongoDB
21. März 2019, The Motley Fool

Amazon DocumentDB Speeds Up With Slow Queries Logging
20. August 2019, Computer Business Review

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

DevOps Chats: InfluxDB Cloud 2.0 Managed Service for Time Series Data
20. November 2019, DevOps.com

InfluxData Adds Major New Customers in 2019 — Underscoring the Extensive Demand and Capabilities of Time Series Technology
27. November 2019, Business Wire

news digest: ONNX at LF AI Foundation, InfluxDB Cloud 2.0, and IBM partners with Stanford Human-Centered AI Institute - SD Times
15. November 2019, SDTimes.com

An Introduction to InfluxDB
5. August 2019, The Collegian

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Kinetica Active Analytics Platform Incorporates NVIDIA RAPIDS for Predictive Analytics
13. November 2019, Database Trends and Applications

The Kinetica Active Analytics Platform and RAPIDS Now Available on Oracle Cloud Infrastructure to Accelerate Predictive Data Analytics Performance
19. November 2019, Yahoo Finance

GPU Database Market Top companies- Kinetica, OmniSci,SQream , Neo4j , NVIDIA , Brytlyt, Blazegraph , BlazingDB, Zilliz
16. November 2019, News Hours Today

GPU Database Market Latest Trend with Top key players: Kinetica, Omnisci, Sqream
28. November 2019, Montana Ledger

White paper: Inside Kinetica
6. Dezember 2019, ITWeb

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A Chinese company is making the cloud 200x faster
3. Juli 2017, TechNode

ByteDance eyes big data push with Terark acquisition
30. April 2019, EJ Insight

Terark, A Chinese Startup, May Have Just Revolutionized How Data Is Stored, Accessed & Analyzed
26. Juni 2017, Indiatimes.com

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Software Engineer 3
Wayfair, Boston, MA

Machine Learning Engineer
BAIN & COMPANY, Los Angeles, CA

Senior Data Engineer
General Dynamics Information Technology, Falls Church, VA

Principal Solutions Engineer (Federal)
Kinetica DB, Arlington, VA

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