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DBMS > Blueflood vs. InfluxDB vs. Sphinx vs. Vitess

Vergleich der Systemeigenschaften Blueflood vs. InfluxDB vs. Sphinx vs. Vitess

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameBlueflood  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessenVitess  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungSkalierbare Timeseries DBMS basierend auf CassandraDBMS for storing time series, events and metricsOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen DatenbankenScalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSTime Series DBMSSuchmaschineRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS infowith GEO packageDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,06
Rang#352  Overall
#36  Time Series DBMS
Punkte22,12
Rang#28  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte5,97
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Punkte0,86
Rang#202  Overall
#95  Relational DBMS
Websiteblueflood.iowww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewsphinxsearch.comvitess.io
Technische Dokumentationgithub.com/­rax-maas/­blueflood/­wikidocs.influxdata.com/­influxdbsphinxsearch.com/­docsvitess.io/­docs
EntwicklerRackspaceSphinx Technologies Inc.The Linux Foundation, PlanetScale
Erscheinungsjahr2013201320012013
Aktuelle Version2.7.6, April 20243.5.1, Februar 202315.0.2, December 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0Open Source infoMIT-License; commercial enterprise version availableOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlichOpen Source infoApache Version 2.0, commercial licenses available
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.
ImplementierungsspracheJavaGoC++Go
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Linux
OS X infothrough Homebrew
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Docker
Linux
macOS
Datenschemavordefiniertes Schemaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaNumeric data and Stringsneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesneinneinja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldernja
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like query languageSQL-like query language (SphinxQL)ja infomit proprietären Erweiterungen
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP RESTHTTP API
JSON over UDP
Proprietäres ProtokollADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinneinja infoproprietäre Syntax
Triggersneinneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infobasierend auf CassandraSharding infoin enterprise version onlySharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.Sharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf Cassandrafrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlykeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinja infonicht für MyISAM Storage Engine
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinneinACID at shard level
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja infoTable Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.ja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja infoDepending on used storage engineja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinEinfache Rechteverwaltung mit BenutzeraccountsneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept infokeine Benutzergruppen oder Rollen
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
BluefloodInfluxDBSphinxVitess
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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10. September 2024

How to Use InfluxDB for Real-Time SpringBoot Application Monitoring
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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

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Weitere Ressourcen
BluefloodInfluxDBSphinxVitess
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

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

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14. März 2024, AWS Blog

InfluxData avoids ’AI magic beans’ in InfluxDB time series database update for enterprises
4. September 2024, VentureBeat

InfluxData makes performance, storage improvements to InfluxDB 3.0
4. September 2024, InfoWorld

InfluxData Brings Higher Performance and New Features to InfluxDB 3.0 to Power Massive Time Series Workloads at Scale
4. September 2024, Yahoo Finance

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Switching From Sphinx to MkDocs Documentation — What Did I Gain and Lose?
2. Februar 2024, Towards Data Science

Manticore is a Faster Alternative to Elasticsearch in C++
25. Juli 2022, hackernoon.com

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22. Dezember 2018, WQXR Radio

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23. Februar 2015, TIME

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29. Oktober 2019, The Hacker News

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Deepthi Sigireddi on Distributed Database Architecture in the Cloud Native Era
20. Mai 2024, InfoQ.com

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13. Dezember 2018, TechCrunch

PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess
18. Mai 2021, Datanami

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24. März 2022, The Register

CNCF’s Vitess Scales MySQL with the Help of Kubernetes
9. Februar 2018, The New Stack

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