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Vergleich der Systemeigenschaften DuckDB vs. Firebird vs. InfluxDB vs. SiteWhere

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDuckDB  Xaus Vergleich ausschliessenFirebird  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenSiteWhere  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAn embeddable, in-process, column-oriented SQL OLAP RDBMSFirebird ist ein Open Source RDBMS abgeleitet von Borlands InterBaseDBMS for storing time series, events and metricsM2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSTime Series DBMSTime Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS infowith GEO package
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte4,63
Rang#69  Overall
#37  Relational DBMS
Punkte20,50
Rang#30  Overall
#18  Relational DBMS
Punkte24,39
Rang#28  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte0,06
Rang#383  Overall
#43  Time Series DBMS
Websiteduckdb.orgwww.firebirdsql.orgwww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewgithub.com/­sitewhere/­sitewhere
Technische Dokumentationduckdb.org/­docswww.firebirdsql.org/­en/­reference-manualsdocs.influxdata.com/­influxdbsitewhere1.sitewhere.io/­index.html
EntwicklerFirebird FoundationSiteWhere
Erscheinungsjahr20182000 infoAls Fork von Borlands InterBase20132010
Aktuelle Version0.10, Februar 20245.0.0, Jaenner 20242.7.6, April 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoMIT LicenseOpen Source infoInitial Developer's Public LicenseOpen Source infoMIT-License; commercial enterprise version availableOpen Source infoCommon Public Attribution License Version 1.0
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.
ImplementierungsspracheC++C und C++GoJava
Server BetriebssystemeserverlosAIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
OS X
serverlos infoFirebird Embedded Server
Solaris
Unix
Windows
Linux
OS X infothrough Homebrew
Linux
OS X
Windows
Datenschemajajaschemafreivordefiniertes Schema
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaNumeric data and Stringsja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjajaneinnein
SQL infoSupport of SQLjajaSQL-like query languagenein
APIs und andere ZugriffskonzepteArrow Database Connectivity (ADBC)
CLI Client
JDBC
ODBC
ADO.NET
C/C++ API
JDBC infoJaybird
ODBC
OLE DB
HTTP API
JSON over UDP
HTTP REST
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C# info3rd party driver
C++
Crystal info3rd party driver
Go info3rd party driver
Java
Lisp info3rd party driver
Python
R
Ruby info3rd party driver
Rust
Swift
Zig info3rd party driver
C
C#
C++
Delphi
Java
JavaScript infoNode.js
Lua
Perl
PHP
Python
Ruby
.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinPSQLnein
Triggersneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeinekeineSharding infoin enterprise version onlySharding infobasierend auf HBase
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenkeineSource-Replica Replikationfrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlyfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenyes, multi-version concurrency control (MVCC)ja infoMVCC Architektur, lesende Clients blockieren schreibende Clients nichtjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaja infoDepending on used storage enginenein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinBenutzer mit feingranularem BerechtigungskonzeptEinfache Rechteverwaltung mit BenutzeraccountsBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
DuckDBFirebirdInfluxDBSiteWhere
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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6. 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

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Weitere Ressourcen
DuckDBFirebirdInfluxDBSiteWhere
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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11. Juli 2017, Open Source For You

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27. März 2023, Open Source For You

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