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DBMS > BigObject vs. EDB Postgres vs. InfluxDB vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. EDB Postgres vs. InfluxDB vs. SwayDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameBigObject  Xaus Vergleich ausschliessenEDB Postgres  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenSwayDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für Echtzeitberechnungen und QueriesThe EDB Postgres Platform is an enterprise-class data management platform based on the open source database PostgreSQL with flexible deployment options and Oracle compatibility features, complemented by tool kits for management, integration, and migration.DBMS for storing time series, events and metricsAn embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage
Primäres DatenbankmodellRelational DBMS infoEin hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werdenRelational DBMSTime Series DBMSKey-Value Store
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
Spatial DBMS infowith GEO package
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,13
Rang#333  Overall
#147  Relational DBMS
Punkte1,90
Rang#135  Overall
#63  Relational DBMS
Punkte25,83
Rang#28  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte0,00
Rang#382  Overall
#59  Key-Value Stores
Websitebigobject.iowww.enterprisedb.comwww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewswaydb.simer.au
Technische Dokumentationdocs.bigobject.iowww.enterprisedb.com/­docsdocs.influxdata.com/­influxdb
EntwicklerBigObject, Inc.EnterpriseDBSimer Plaha
Erscheinungsjahr2015200520132018
Aktuelle Version14, Dezember 20212.7.6, April 2024
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infokostenlose community edition verfügbarkommerziell infoBSD for PostgreSQL-componentsOpen Source infoMIT-License; commercial enterprise version availableOpen Source infoGNU Affero GPL V3.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheCGoScala
Server BetriebssystemeLinux infodistributed as a docker-image
OS X infodistributed as a docker-image (boot2docker)
Windows infodistributed as a docker-image (boot2docker)
Linux
Windows
Linux
OS X infothrough Homebrew
Datenschemajajaschemafreischemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaNumeric data and Stringsnein
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.neinnein
Sekundärindizesjajaneinnein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsja infoStandard mit zahlreichen ErweiterungenSQL-like query languagenein
APIs und andere Zugriffskonzeptefluentd
ODBC
RESTful HTTP API
ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
HTTP API
JSON over UDP
Unterstützte Programmiersprachen.Net
C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Python
Tcl
.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Java
Kotlin
Scala
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresLuabenutzerdefinierte Funktionen inforealisiert z.B. mit spezifischer Sprache PL/pgSQL, aber auch andere Sprachen möglich (Perl, Python, Tcl, etc.)neinnein
Triggersneinjaneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenkeinehorizontale Partitionierung infoby hash, list or rangeSharding infoin enterprise version onlykeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenkeineMulti-Source Replikationfrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlykeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemkeineImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infoautomatically between fact table and dimension tablesjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDneinAtomic execution of operations
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenja infoRead/write lock on objects (tables, trees)yes, multi-version concurrency control (MVCC)jaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinja infoDepending on used storage engineja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardEinfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccountsnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
BigObjectEDB PostgresInfluxDBSwayDB
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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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
BigObjectEDB PostgresInfluxDBSwayDB
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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