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DBMS > Google Cloud Bigtable vs. InfluxDB vs. Oracle Berkeley DB

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Bigtable vs. InfluxDB vs. Oracle Berkeley DB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenOracle Berkeley DB  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.DBMS for storing time series, events and metricsWeit verbreiteter In-Process Key-Value Store
Primäres DatenbankmodellWide Column StoreTime Series DBMSKey-Value Store infounterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS infoin the Oracle Berkeley DB XML version
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,17
Rang#111  Overall
#8  Wide Column Stores
Punkte19,93
Rang#33  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte2,91
Rang#90  Overall
#16  Key-Value Stores
#2  Native XML DBMS
Websitecloud.google.com/­bigtablewww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewwww.oracle.com/­technetwork/­database/­database-technologies/­berkeleydb/­overview/­index.html
Technische Dokumentationcloud.google.com/­bigtable/­docsdocs.influxdata.com/­influxdbdocs.oracle.com/­cd/­E17076_05/­html/­index.html
EntwicklerGoogleOracle infoursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft
Erscheinungsjahr201520131994
Aktuelle Version1.7.8, August 201918.1 (Core), Juni 2018
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoMIT-License; commercial enterprise version availableOpen Source infoKommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheGoC, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X infothrough Homebrew
AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows
Datenschemaschemafreischemafreischemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinNumeric data and Stringsnein
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
Sekundärindizesneinneinja
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like query languageja infoSQL Interface basierend auf SQLite verfügbar
APIs und andere ZugriffskonzeptegRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
HTTP API
JSON over UDP
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
.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
Perl
Python
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinnein
Triggersneinneinja infoonly for the SQL API
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoin enterprise version onlykeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesfrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlyMaster-Slave Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenAtomic single-row operationsneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja infoDepending on used storage engineja
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 BigtableInfluxDBOracle Berkeley DB
Specific characteristicsInfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It...
» mehr
Competitive advantagesTime to Value An end-to-end platform, InfluxData is ready to go on the cloud or via...
» mehr
Typical application scenariosIoT & Sensor Monitoring Instrumentation of every available surface in the material...
» mehr
Key customersInfluxData has over 630 paying customers, including IBM, PayPal, Siemens Tesla and...
» mehr
Market metricsFastest growing database to garnish 17,000 github stars Over 260,000 daily active...
» 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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen
Google Cloud BigtableInfluxDBOracle Berkeley DB
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

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InfluxData Brings InfluxDB Cloud 2.0 Serverless Platform to Europe to Support Enterprise Transformation with Time Series Technology
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Creating Your Personal IoT/Utility Dashboard Using Grafana, Influxdb & Telegraf on a Raspberry Pi
12. November 2019, IoT For All

news digest: ONNX at LF AI Foundation, InfluxDB Cloud 2.0, and IBM partners with Stanford Human-Centered AI Institute - SD Times
15. November 2019, SDTimes.com

InfluxData Launches Enterprise-Class Time Series Solution as a Cloud Service
30. Oktober 2019, Integration Developers

A guide to APM solutions
4. November 2019, SDTimes.com

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The Time Bitcoin (BTC) Accidentally Forked in March 2013, and Someone Sent a $10000 Double Spend at That Exact Moment – Crypto.IQ | Bitcoin and Investment News from Inside Experts You Can Trust
23. Oktober 2019, CryptoIQ

Getting Started with Oracle Berkeley DB
5. Juli 2015, DZone News

Oracle switches Berkeley DB license
5. Juli 2013, InfoWorld

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

Top Local Databases for React Native App Development {A 2020 List}
15. Oktober 2019, Appinventiv

bereitgestellt von Google News

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