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DBMS > Google Cloud Bigtable vs. Heroic vs. InfluxDB vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Bigtable vs. Heroic vs. InfluxDB vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenHeroic  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungGoogle's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearchDBMS for storing time series, events and metricsOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellKey-Value Store
Wide Column Store
Time Series DBMSTime Series DBMSSuchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS infowith GEO package
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte4,84
Rang#80  Overall
#13  Key-Value Stores
#6  Wide Column Stores
Punkte0,30
Rang#274  Overall
#22  Time Series DBMS
Punkte29,78
Rang#29  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte6,95
Rang#64  Overall
#8  Suchmaschinen
Websitecloud.google.com/­bigtablespotify.github.io/­heroic/­#!/­indexwww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewsphinxsearch.com
Technische Dokumentationcloud.google.com/­bigtable/­docsspotify.github.io/­heroic/­#!/­docs/­overviewdocs.influxdata.com/­influxdbsphinxsearch.com/­docs
EntwicklerGoogleSpotifySphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr2015201420132001
Aktuelle Version2.3, Juni 20223.4.1, Juli 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoMIT-License; commercial enterprise version availableOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaGoC++
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X infothrough Homebrew
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaschemafreischemafreischemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinjaNumeric data and Stringsnein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneinja infovia Elasticsearchneinja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLneinneinSQL-like query languageSQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere ZugriffskonzeptegRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API
HTTP API
JSON over UDP
Proprietäres Protokoll
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinneinnein
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding infoin enterprise version onlySharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesjafrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlykeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Eventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenAtomic single-row operationsneinneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinja infoDepending on used storage engine
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccountsnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Google Cloud BigtableHeroicInfluxDBSphinx
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 1,300 paying customers, including customers include MuleSoft,...
» mehr
Market metricsFastest growing database to drive 23,500 GitHub stars Over 600,000 daily active instances
» mehr
Licensing and pricing modelsOpen source core with closed source clustering available either on-premise or on...
» mehr

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
Google Cloud BigtableHeroicInfluxDBSphinx
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

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Google Introduces Zero-ETL Approach to Analytics on Bigtable Data Using BigQuery
11. August 2022, InfoQ.com

Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database
27. Januar 2022, TechTarget

Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs
31. Januar 2022, InfoQ.com

Google Still Searching For Location To Establish Its Malaysian Data Centre
15. August 2022, Lowyat.NET

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

Tools for Time-Series Data Science Problems with InfluxDB
9. August 2022, thenewstack.io

Obtaining and Storing Time-Series Data with Python
27. Juli 2022, thenewstack.io

A Way to Replicate Data at the Edge
1. August 2022, thenewstack.io

Automate Anomaly Detection for Time Series Data – The New Stack
2. August 2022, thenewstack.io

Why edge computing matters for modern software development
16. August 2022, InfoWorld

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How Jennifer Lopez took control to become $400 million girl from the block
23. Juli 2022, The Times

bereitgestellt von Google News

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