DBMS > Apache Pinot vs. InfluxDB vs. openGemini

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Pinot vs. InfluxDB vs. openGemini

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Realtime distributed OLAP datastore, designed to answer OLAP queries with low latency

DBMS for storing time series, events and metrics

An open source distributed Time Series DBMS with high concurrency, high performance, and high scalability

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

with GEO package

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

Punkte	0,50
Rang	#248	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	21,78
Rang	#28	Overall
	#1	Time Series DBMS

Punkte	0,02
Rang	#371	Overall
	#40	Time Series DBMS

Website

pinot.apache.org

www.influxdata.com/products/influxdb-overview

www.opengemini.org
github.com/openGemini

Technische Dokumentation

docs.pinot.apache.org

docs.influxdata.com/influxdb

docs.opengemini.org/guide

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Huawei and openGemini community

Erscheinungsjahr

2015

2013

2022

Aktuelle Version

1.0.0, September 2023

2.7.6, April 2024

1.1, Juli 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

MIT-License; commercial enterprise version available

Open Source

Apache Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

All OS with a Java JDK11 or higher

Linux
OS X

through Homebrew

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data and Strings

Integer, Float, Boolean, String

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

HTTP API
JSON over UDP

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
Python

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

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning

Sharding

in enterprise version only

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

in enterprise version only

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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

Depending on used storage engine

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Administrators and common users accounts

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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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15. April 2025, Business Wire

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3. Februar 2025, i-programmer.info

InfluxData Releases InfluxDB 3 Core and InfluxDB 3 Enterprise
16. April 2025, Database Trends and Applications

bereitgestellt von Google News

Open Source @ Huawei
9. Februar 2022, Huawei

bereitgestellt von Google News

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