DB-EnginesExtremeDB: mitigate connectivity issues in a DBMSEnglish
Deutsch
Informationen zu relationalen und NoSQL DatenbankmanagementsystemenEin Service von solid IT

DBMS > Apache Impala vs. Brytlyt vs. InfluxDB vs. Kinetica vs. Oracle Berkeley DB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Brytlyt vs. InfluxDB vs. Kinetica vs. Oracle Berkeley DB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenBrytlyt  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenKinetica  Xaus Vergleich ausschliessenOracle Berkeley DB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopScalable GPU-accelerated RDBMS for very fast analytic and streaming workloads, leveraging PostgreSQLDBMS for storing time series, events and metricsFully vectorized database across both GPUs and CPUsWeit verbreiteter In-Process Key-Value Store
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSTime Series DBMSRelational DBMSKey-Value Store infounterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS infoin the Oracle Berkeley DB XML version
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreSpatial DBMS infowith GEO packageSpatial DBMS
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte12,45
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte0,38
Rang#276  Overall
#127  Relational DBMS
Punkte24,39
Rang#28  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte0,66
Rang#234  Overall
#107  Relational DBMS
Punkte2,01
Rang#126  Overall
#21  Key-Value Stores
#3  Native XML DBMS
Websiteimpala.apache.orgbrytlyt.iowww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewwww.kinetica.comwww.oracle.com/­database/­technologies/­related/­berkeleydb.html
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmldocs.brytlyt.iodocs.influxdata.com/­influxdbdocs.kinetica.comdocs.oracle.com/­cd/­E17076_05/­html/­index.html
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaBrytlytKineticaOracle infoursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft
Erscheinungsjahr20132016201320121994
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20225.0, August 20232.7.6, April 20247.1, August 202118.1.40, Mai 2020
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2kommerziellOpen Source infoMIT-License; commercial enterprise version availablekommerziellOpen Source infoKommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C, C++ and CUDAGoC, C++C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)
Server BetriebssystemeLinuxLinux
OS X
Windows
Linux
OS X infothrough Homebrew
LinuxAIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows
Datenschemajajaschemafreijaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaNumeric data and Stringsjanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinja infospecific XML-type available, but no XML query functionality.neinneinja infoonly with the Berkeley DB XML edition
Sekundärindizesjajaneinjaja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsjaSQL-like query languageSQL-like DML and DDL statementsja infoSQL Interface basierend auf SQLite verfügbar
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
HTTP API
JSON over UDP
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC.Net
C
C++
Delphi
Java
Perl
Python
Tcl
.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
.Net infoFigaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere infoEs gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js) info3rd party binding
Perl
Python
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reducebenutzerdefinierte Funktionen infoin PL/pgSQLneinbenutzerdefinierte Funktionennein
Triggersneinjaneinja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified rangeja infoonly for the SQL API
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoin enterprise version onlyShardingkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorSource-Replica Replikationfrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlySource-Replica ReplikationSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtneinneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja infoDepending on used storage engineja infoGPU vRAM or System RAMja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardEinfache Rechteverwaltung mit BenutzeraccountsZugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebenenein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Apache ImpalaBrytlytInfluxDBKineticaOracle Berkeley DB
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
Neuigkeiten

Deadman Alerts with Grafana and InfluxDB Cloud 3.0
20. Juni 2024

Scaling Data Collection: Solving Renewable Energy Challenges with InfluxDB
6. Juni 2024

Chasing the Skies: Monitoring Flights with InfluxDB
4. Juni 2024

Monitoring Your Cloud Environments and Applications with InfluxDB
30. Mai 2024

Webinar Recap: Unleash the Full Potential of Your Time Series Data with InfluxDB and AWS
29. Mai 2024

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
Apache ImpalaBrytlytInfluxDBKineticaOracle Berkeley DB
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

Apache Impala 4 Supports Operator Multi-Threading
29. Juli 2021, iProgrammer

Apache Impala becomes Top-Level Project
28. November 2017, SDTimes.com

Cloudera Bringing Impala to AWS Cloud
28. November 2017, Datanami

Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse
24. Juni 2022, InfoWorld

Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop
12. März 2017, Uber

bereitgestellt von Google News

Opensignal Announces Acquisition of Brytlyt GPU-based Data Analytics & Visualization Technology
5. Juni 2024, PR Web

Brytlyt releases version 5.0, introducing a more intuitive, intelligent and flexible analytics platform
1. August 2023, PR Newswire

London data analytics startup Brytlyt raises €4.43M from Amsterdam-based Finch Capital, others
22. Dezember 2021, Silicon Canals

London’s Brytlyt raises €4.4 million for its data analytics and visualisation technology
22. Dezember 2021, EU-Startups

Brytlyt raises £3.8m for '1000x faster analytics'
22. Dezember 2021, BusinessCloud

bereitgestellt von Google News

Run and manage open source InfluxDB databases with Amazon Timestream | Amazon Web Services
14. März 2024, AWS Blog

Amazon Timestream: Managed InfluxDB for Time Series Data
14. März 2024, The New Stack

InfluxData Collaborating with AWS to Bring InfluxDB and Time Series Analytics to Developers Around the World
14. März 2024, Business Wire

How the FDAP Stack Gives InfluxDB 3.0 Real-Time Speed, Efficiency
15. März 2024, Datanami

AWS and InfluxData partner to offer managed time series database Timestream for InfluxDB
5. April 2024, VentureBeat

bereitgestellt von Google News

Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search
21. März 2024, insideBIGDATA

Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data
18. März 2024, SiliconANGLE News

Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data
26. März 2024, Datanami

Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise
18. März 2024, GlobeNewswire

Transforming spatiotemporal data analysis with GPUs and generative AI
30. Oktober 2023, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

ACM recognizes far-reaching technical achievements with special awards
26. Mai 2021, EurekAlert

Margo I. Seltzer | Berkman Klein Center
18. August 2020, Berkman Klein Center

Database Trends Report: SQL Beats NoSQL, MySQL Most Popular -- ADTmag
5. März 2019, ADT Magazine

What You Need to Know About NoSQL Databases
17. Februar 2012, Forbes

How to store financial market data for backtesting
26. Januar 2019, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News



Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk

Featured Products

Neo4j logo

See for yourself how a graph database can make your life easier.
Use Neo4j online for free.

Datastax Astra logo

Bring all your data to Generative AI applications with vector search enabled by the most scalable
vector database available.
Try for Free

Milvus logo

Vector database designed for GenAI, fully equipped for enterprise implementation.
Try Managed Milvus for Free

Präsentieren Sie hier Ihr Produkt