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Vergleich der Systemeigenschaften Drizzle vs. InfluxDB vs. Kinetica vs. mSQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDrizzle  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenKinetica  Xaus Vergleich ausschliessenmSQL infoMini SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungMySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.DBMS for storing time series, events and metricsFully vectorized database across both GPUs and CPUsmSQL (Mini SQL) is a simple and lightweight RDBMS
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS infowith GEO packageSpatial DBMS
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte25,83
Rang#28  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte0,64
Rang#236  Overall
#109  Relational DBMS
Punkte1,27
Rang#167  Overall
#77  Relational DBMS
Websitewww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewwww.kinetica.comhughestech.com.au/­products/­msql
Technische Dokumentationdocs.influxdata.com/­influxdbdocs.kinetica.com
EntwicklerDrizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian AkerKineticaHughes Technologies
Erscheinungsjahr2008201320121994
Aktuelle Version7.2.4, September 20122.7.6, April 20247.1, August 20214.4, Oktober 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoGNU GPLOpen Source infoMIT-License; commercial enterprise version availablekommerziellkommerziell infofree licenses can be provided
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.
ImplementierungsspracheC++GoC, C++C
Server BetriebssystemeFreeBSD
Linux
OS X
Linux
OS X infothrough Homebrew
LinuxAIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows
Datenschemajaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaNumeric data and Stringsjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaneinjaja
SQL infoSupport of SQLja infomit propriätären ErweiterungenSQL-like query languageSQL-like DML and DDL statementsA subset of ANSI SQL is implemented infono subqueries, aggregate functions, views, foreign keys, triggers
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBCHTTP API
JSON over UDP
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C++
Java
PHP
.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinbenutzerdefinierte Funktionennein
Triggersnein infoHooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.neinja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified rangenein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoin enterprise version onlyShardingkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
frei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlySource-Replica Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationkeine
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajanein
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja infoDepending on used storage engineja infoGPU vRAM or System RAMnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollePluggable Authentication Mechanismen infoz.B. LDAP, HTTPEinfache Rechteverwaltung mit BenutzeraccountsZugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebenenein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
DrizzleInfluxDBKineticamSQL infoMini SQL
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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Introduction to Apache Iceberg
9. Mai 2024

Converting Timestamp to Date in Java
7. Mai 2024

A Detailed Guide to C# TimeSpan
2. Mai 2024

The Final Frontier: Using InfluxDB on the International Space Station
30. April 2024

Getting the Current Time in C#: A Guide
26. April 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

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Weitere Ressourcen
DrizzleInfluxDBKineticamSQL infoMini SQL
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

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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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