DBMS > Apache Doris vs. BigObject vs. Blueflood vs. InfluxDB vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Doris vs. BigObject vs. Blueflood vs. InfluxDB vs. SwayDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An MPP-based analytics DBMS embracing the MySQL protocol

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra

DBMS for storing time series, events and metrics

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Time Series DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

with GEO package

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

Punkte	0,60
Rang	#247	Overall
	#113	Relational DBMS

Punkte	0,19
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#346	Overall
	#33	Time Series DBMS

Punkte	24,39
Rang	#28	Overall
	#1	Time Series DBMS

Punkte	0,04
Rang	#387	Overall
	#61	Key-Value Stores

Website

doris.apache.org
github.com/apache/doris

bigobject.io

blueflood.io

www.influxdata.com/products/influxdb-overview

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

github.com/apache/doris/wiki

docs.bigobject.io

github.com/rax-maas/blueflood/wiki

docs.influxdata.com/influxdb

Entwickler

Apache Software Foundation, originally contributed from Baidu

BigObject, Inc.

Rackspace

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2017

2015

2013

2018

Aktuelle Version

1.2.2, Februar 2023

2.7.6, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache 2.0

Open Source

MIT-License; commercial enterprise version available

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux
OS X

through Homebrew

Datenschema

vordefiniertes Schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data and Strings

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-like DML and DDL statements

nein

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
MySQL client

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP REST

HTTP API
JSON over UDP

Unterstützte Programmiersprachen

Java

.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Lua

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

keine

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

in enterprise version only

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

frei wählbarer Replikationsfaktor

in enterprise version only

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomic execution of operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Depending on used storage engine

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

InfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It...
» mehr

Competitive advantages

Time to Value InfluxDB is available in all the popular languages and frameworks,...
» mehr

Typical application scenarios

IoT & Sensor Monitoring Developers are witnessing the instrumentation of every available...
» mehr

Key customers

InfluxData has more than 1,900 paying customers, including customers include MuleSoft,...
» mehr

Market metrics

Fastest-growing database to drive 27,500 GitHub stars Over 750,000 daily active instances
» mehr

Licensing and pricing models

Open source core with closed source clustering available either on-premise or on...
» mehr

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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

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

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