DBMS > Apache Doris vs. InfluxDB vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Doris vs. InfluxDB vs. Yaacomo

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

An MPP-based analytics DBMS embracing the MySQL protocol

DBMS for storing time series, events and metrics

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

with GEO package

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

Punkte	0,46
Rang	#251	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	21,50
Rang	#28	Overall
	#1	Time Series DBMS

Website

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

www.influxdata.com/products/influxdb-overview

yaacomo.com

Technische Dokumentation

github.com/apache/doris/wiki

docs.influxdata.com/influxdb

Entwickler

Apache Software Foundation, originally contributed from Baidu

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2017

2013

2009

Aktuelle Version

1.2.2, Februar 2023

2.7.6, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

MIT-License; commercial enterprise version available

kommerziell

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

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X

through Homebrew

Android
Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data and Strings

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 query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
MySQL client

HTTP API
JSON over UDP

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

in enterprise version only

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

in enterprise version only

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Neuigkeiten

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12. März 2025

Alerting with InfluxDB 3 Core and Enterprise
11. März 2025

An Introduction to Database Security
6. März 2025

Building Your First Python Plugin for the InfluxDB 3 Processing Engine
4. März 2025

InfluxDB 3 Core and Enterprise Architecture Highlights
27. Februar 2025

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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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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24. Juni 2022, InfoWorld

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9. Oktober 2023, hackernoon.com

How to Digest 15 Billion Logs Per Day and Keep Big Queries Within 1 Second
1. September 2023, KDnuggets

Replacing Apache Hive, Elasticsearch and PostgreSQL with Apache Doris
19. Mai 2023, hackernoon.com

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3. September 2024, AWS Blog

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4. September 2024, VentureBeat

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3. Februar 2025, iProgrammer

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26. September 2024, Business Wire

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