DB-EnginesInfluxDB: Focus on building software with an easy-to-use serverless, scalable time series platformEnglish
Deutsch
Informationen zu relationalen und NoSQL DatenbankmanagementsystemenEin Service von solid IT

DBMS > EJDB vs. InfluxDB vs. Linter vs. Oracle Berkeley DB vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften EJDB vs. InfluxDB vs. Linter vs. Oracle Berkeley DB vs. Splice Machine

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEJDB  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenLinter  Xaus Vergleich ausschliessenOracle Berkeley DB  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungEingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)DBMS for storing time series, events and metricsRDBMS for high security requirementsWeit verbreiteter In-Process Key-Value StoreOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellDocument StoreTime Series DBMSRelational DBMSKey-Value Store infounterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS infoin the Oracle Berkeley DB XML version
Relational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS infowith GEO packageSpatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,31
Rang#296  Overall
#44  Document Stores
Punkte24,39
Rang#28  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte0,12
Rang#350  Overall
#152  Relational DBMS
Punkte2,01
Rang#126  Overall
#21  Key-Value Stores
#3  Native XML DBMS
Punkte0,54
Rang#252  Overall
#115  Relational DBMS
Websitegithub.com/­Softmotions/­ejdbwww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewlinter.ruwww.oracle.com/­database/­technologies/­related/­berkeleydb.htmlsplicemachine.com
Technische Dokumentationgithub.com/­Softmotions/­ejdb/­blob/­master/­README.mddocs.influxdata.com/­influxdbdocs.oracle.com/­cd/­E17076_05/­html/­index.htmlsplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerSoftmotionsrelex.ruOracle infoursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauftSplice Machine
Erscheinungsjahr20122013199019942014
Aktuelle Version2.7.6, April 202418.1.40, Mai 20203.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoGPLv2Open Source infoMIT-License; commercial enterprise version availablekommerziellOpen Source infoKommerzielle Lizenz verfügbar bei BedarfOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheCGoC und C++C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)Java
Server BetriebssystemeserverlosLinux
OS X infothrough Homebrew
AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows
AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaschemafreischemafreijaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateja infostring, integer, double, bool, date, object_idNumeric data and Stringsjaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinja infoonly with the Berkeley DB XML edition
Sekundärindizesneinneinjajaja
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like query languagejaja infoSQL Interface basierend auf SQLite verfügbarja
APIs und andere ZugriffskonzepteIn-process LibraryHTTP API
JSON over UDP
ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenActionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby
.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl
.Net infoFigaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere infoEs gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js) info3rd party binding
Perl
Python
Tcl
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinja infoproprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQLneinja infoJava
Triggersneinneinjaja infoonly for the SQL APIja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineSharding infoin enterprise version onlykeinekeineShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeinefrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlySource-Replica ReplikationSource-Replica ReplikationMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinneinneinneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätnein infoNormalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joinsneinjaneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACIDACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenja infoRead/Write Lockingjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja infoDepending on used storage enginejaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinEinfache Rechteverwaltung mit BenutzeraccountsBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardneinAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standard
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
EJDBInfluxDBLinterOracle Berkeley DBSplice Machine
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
Neuigkeiten

Deadman Alerts with Grafana and InfluxDB Cloud 3.0
20. 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

Using Parquet’s Bloom Filters
28. 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
EJDBInfluxDBLinterOracle Berkeley DBSplice Machine
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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

Run and manage open source InfluxDB databases with Amazon Timestream | Amazon Web Services
14. 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, Business Wire

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

bereitgestellt von Google News

ACM recognizes far-reaching technical achievements with special awards
26. Mai 2021, EurekAlert

Margo I. Seltzer | Berkman Klein Center
18. August 2020, Berkman Klein Center

Database Trends Report: SQL Beats NoSQL, MySQL Most Popular -- ADTmag
5. März 2019, ADT Magazine

What You Need to Know About NoSQL Databases
17. Februar 2012, Forbes

How to store financial market data for backtesting
26. Januar 2019, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency
26. August 2021, The Register

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine
18. September 2019, Towards Data Science

Big Data News: Splice Machine, Carpathia, Altiscale, DataGravity
11. Februar 2014, Data Center Knowledge

Hadoop-based RDBMS Now Available from Splice
12. Mai 2014, Datanami

bereitgestellt von Google News



Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk

Featured Products

Datastax Astra logo

Bring all your data to Generative AI applications with vector search enabled by the most scalable
vector database available.
Try for Free

Milvus logo

Vector database designed for GenAI, fully equipped for enterprise implementation.
Try Managed Milvus for Free

Neo4j logo

See for yourself how a graph database can make your life easier.
Use Neo4j online for free.

Präsentieren Sie hier Ihr Produkt