DBMS > EsgynDB vs. InfluxDB vs. OpenMLDB

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. InfluxDB vs. OpenMLDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

DBMS for storing time series, events and metrics

An open-source machine learning database that provides a feature platform for training and inference

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

with GEO package

Relational DBMS

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

Punkte	0,15
Rang	#325	Overall
	#144	Relational DBMS

Punkte	21,54
Rang	#28	Overall
	#1	Time Series DBMS

Punkte	0,03
Rang	#363	Overall
	#38	Time Series DBMS

Website

www.esgyn.cn

www.influxdata.com/products/influxdb-overview

openmldb.ai

Technische Dokumentation

docs.influxdata.com/influxdb

openmldb.ai/docs/zh/main

Entwickler

Esgyn

4 Paradigm Inc.

Erscheinungsjahr

2015

2013

2020

Aktuelle Version

2.7.6, April 2024

2024-2 February 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

MIT-License; commercial enterprise version available

Open Source

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++, Java

C++, Java, Scala

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X

through Homebrew

Linux

Datenschema

schemafrei

Fixed schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data and Strings

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

HTTP API
JSON over UDP

JDBC
SQLAlchemy

Unterstützte Programmiersprachen

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

C++
Go
Java
Python
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

in enterprise version only

horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

frei wählbarer Replikationsfaktor

in enterprise version only

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate 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

In-Memory Unterstützung

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

nein

Depending on used storage engine

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

fine grained access rights according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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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