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DBMS > Amazon Redshift vs. InfluxDB vs. Valentina Server vs. YDB

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. InfluxDB vs. Valentina Server vs. YDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenValentina Server  Xaus Vergleich ausschliessenYDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsDBMS for storing time series, events and metricsObject-relational database and reports serverA distributed fault-tolerant database service, with high availability, scalability, immediate consistency and ACID transactions and providing an Amazon DynamoDB compatible API
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSRelational DBMSDocument Store
Relational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS infowith GEO package
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte14,07
Rang#38  Overall
#23  Relational DBMS
Punkte21,47
Rang#28  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte0,16
Rang#319  Overall
#144  Relational DBMS
Punkte0,39
Rang#266  Overall
#41  Document Stores
#124  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftwww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewwww.valentina-db.netgithub.com/­ydb-platform/­ydb
ydb.tech
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftdocs.influxdata.com/­influxdbvalentina-db.com/­docs/­dokuwiki/­v5/­doku.phpydb.tech/­en/­docs
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)Paradigma SoftwareYandex
Erscheinungsjahr2012201319992019
Aktuelle Version2.7.6, April 20245.7.5
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoMIT-License; commercial enterprise version availablekommerziellOpen Source infoApache 2.0; commercial license 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.
ImplementierungsspracheCGo
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X infothrough Homebrew
Linux
OS X
Windows
Linux
DatenschemajaschemafreijaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaNumeric data and Stringsjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizeseingeschränktneinjaja
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-StandardsSQL-like query languagejaSQL-like query language (YQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
HTTP API
JSON over UDP
ODBCRESTful HTTP API (DynamoDB compatible)
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonneinjanein
Triggersneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoin enterprise version onlySharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjafrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlyActive-passive shard replication
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'neinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaja infoDepending on used storage enginejanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardEinfache Rechteverwaltung mit BenutzeraccountsBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardAccess rights defined for Yandex Cloud users
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Amazon RedshiftInfluxDBValentina ServerYDB
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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System Tables Part 2: How We Made It Faster
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System Tables Part 1: Introduction and Best Practices
29. Oktober 2024

MaaS: How to Store and Analyze Real-Time Stock Trading Data Using Next.js and InfluxDB
25. Oktober 2024

MaaS: How to Monitor Node.js App Performance with PM2 & InfluxDB
23. Oktober 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 RedshiftInfluxDBValentina ServerYDB
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Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
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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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