DBMS > Dgraph vs. Drizzle vs. EsgynDB vs. InfluxDB vs. NSDb

Vergleich der Systemeigenschaften Dgraph vs. Drizzle vs. EsgynDB vs. InfluxDB vs. NSDb

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

MySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

DBMS for storing time series, events and metrics

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

with GEO package

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

Punkte	1,53
Rang	#152	Overall
	#15	Graph DBMS

Punkte	0,25
Rang	#312	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	24,39
Rang	#28	Overall
	#1	Time Series DBMS

Punkte	0,08
Rang	#369	Overall
	#40	Time Series DBMS

Website

dgraph.io

www.esgyn.cn

www.influxdata.com/products/influxdb-overview

nsdb.io

Technische Dokumentation

dgraph.io/docs

docs.influxdata.com/influxdb

nsdb.io/Architecture

Entwickler

Dgraph Labs, Inc.

Drizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian Aker

Esgyn

Erscheinungsjahr

2016

2008

2015

2013

2017

Aktuelle Version

7.2.4, September 2012

2.7.6, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GNU GPL

kommerziell

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

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++

C++, Java

Java, Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
OS X

Linux

Linux
OS X

through Homebrew

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data and Strings

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

nein

mit propriätären Erweiterungen

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

GraphQL query language
gRPC (using protocol buffers) API
HTTP API

JDBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

HTTP API
JSON over UDP

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

C
C++
Java
PHP

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

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

Java
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Hooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

in enterprise version only

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Synchronous replication via Raft

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Multi-source replication between multi datacenters

frei wählbarer Replikationsfaktor

in enterprise version only

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Depending on used storage engine

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Planned for future releases

Pluggable Authentication Mechanismen

z.B. LDAP, HTTP

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

InfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It...
» mehr

Competitive advantages

Time to Value InfluxDB is available in all the popular languages and frameworks,...
» mehr

Typical application scenarios

IoT & Sensor Monitoring Developers are witnessing the instrumentation of every available...
» mehr

Key customers

InfluxData has more than 1,900 paying customers, including customers include MuleSoft,...
» mehr

Market metrics

Fastest-growing database to drive 27,500 GitHub stars Over 750,000 daily active instances
» mehr

Licensing and pricing models

Open source core with closed source clustering available either on-premise or on...
» mehr

Neuigkeiten

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

Deadman Alerts with Grafana and InfluxDB Cloud 3.0
5. 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

DB-Engines Blog Posts

MySQL won the April ranking; did its forks follow?
1. April 2015, Paul Andlinger

Has MySQL finally lost its mojo?
1. Juli 2013, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

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

Dgraph on AWS: Setting up a horizontally scalable graph database | Amazon Web Services
1. September 2020, AWS Blog

Dgraph launches Slash GraphQL, a GraphQL-native database Backend-as-a-Service
10. September 2020, TechCrunch

Dgraph Raises $6M in Seed Funding
20. Juli 2022, FinSMEs

Dgraph Rises to the Top Graph Database on GitHub With 11 G2 Badges and 11M Downloads
26. Mai 2021, Business Wire

bereitgestellt von Google News

Amazon Timestream for InfluxDB is now generally available
15. 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, businesswire.com

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

Apache Doris for Log and Time Series Data Analysis in NetEase: Why Not Elasticsearch and InfluxDB?
5. Juni 2024, hackernoon.com

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk