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DBMS > Amazon Redshift vs. Hawkular Metrics vs. InfluxDB vs. OrigoDB

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Hawkular Metrics vs. InfluxDB vs. OrigoDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenHawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenOrigoDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsHawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.DBMS for storing time series, events and metricsA fully ACID in-memory object graph database
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSTime Series DBMSDocument Store
Object oriented DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS infowith GEO package
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte19,03
Rang#34  Overall
#21  Relational DBMS
Punkte0,04
Rang#374  Overall
#38  Time Series DBMS
Punkte26,56
Rang#28  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte0,03
Rang#378  Overall
#51  Document Stores
#18  Object oriented DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftwww.hawkular.orgwww.influxdata.com/­products/­influxdb-overvieworigodb.com
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftwww.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guidedocs.influxdata.com/­influxdborigodb.com/­docs
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)Community supported by Red HatRobert Friberg et al
Erscheinungsjahr2012201420132009 infounder the name LiveDB
Aktuelle Version2.7.5, Jaenner 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoMIT-License; commercial enterprise version availableOpen Source
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.
ImplementierungsspracheCJavaGoC#
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X
Windows
Linux
OS X infothrough Homebrew
Linux
Windows
Datenschemajaschemafreischemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaNumeric data and StringsUser defined using .NET types and collections
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein infocan be achieved using .NET
Sekundärindizeseingeschränktneinneinja
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-StandardsneinSQL-like query languagenein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
HTTP RESTHTTP API
JSON over UDP
.NET Client API
HTTP API
LINQ
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCGo
Java
Python
Ruby
.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
.Net
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonneinneinja
Triggersneinja infovia Hawkular Alertingneinja infoDomain Events
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infobasierend auf CassandraSharding infoin enterprise version onlyhorizontale Partitionierung infoclient side managed; servers are not synchronized
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjafrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf Cassandrafrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlySource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'neinneindepending on model
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja infoWrite ahead log
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinja infoDepending on used storage engineja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardneinEinfache Rechteverwaltung mit BenutzeraccountsRole based authorization
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Amazon RedshiftHawkular MetricsInfluxDBOrigoDB
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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Infrastructure Monitoring Basics: Getting Started with Telegraf, InfluxDB, and Grafana
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Comparing Dates in Java: A Tutorial
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Python ARIMA Tutorial
29. März 2024

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen
Amazon RedshiftHawkular MetricsInfluxDBOrigoDB
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The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
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Increased popularity for consuming DBMS services out of the cloud
2. Oktober 2015, Paul Andlinger

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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

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