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DBMS > Google Cloud Bigtable vs. InfluxDB vs. Sqrrl

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Bigtable vs. InfluxDB vs. Sqrrl

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 ausschliessenSqrrl  Xaus Vergleich ausschliessen
Sqrrl has been acquired by Amazon and became a part of Amazon Web Services. It has been removed from the DB-Engines ranking.
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 metricsAdaptable, secure NoSQL built on Apache Accumulo
Primäres DatenbankmodellKey-Value Store
Wide Column Store
Time Series DBMSDocument Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Wide Column Store
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS infowith GEO package
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte4,26
Rang#86  Overall
#14  Key-Value Stores
#6  Wide Column Stores
Punkte29,55
Rang#29  Overall
#1  Time Series DBMS
Websitecloud.google.com/­bigtablewww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewsqrrl.com
Technische Dokumentationcloud.google.com/­bigtable/­docsdocs.influxdata.com/­influxdb
EntwicklerGoogleAmazon infoursprünglich Sqrrl Data, Inc.
Erscheinungsjahr201520132012
Aktuelle Version2.0.8, August 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoMIT-License; commercial enterprise version availablekommerziell
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.
ImplementierungsspracheGoJava
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X infothrough Homebrew
Linux
Datenschemaschemafreischemafreischemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinNumeric data and Stringsja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesneinneinja
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like query languagenein
APIs und andere ZugriffskonzeptegRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
HTTP API
JSON over UDP
Accumulo Shell
Java API
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Thrift
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
Actionscript
C infousing GLib
C#
C++
Cocoa
Delphi
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Smalltalk
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinnein
Triggersneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoin enterprise version onlySharding infoBasierend auf Hadoop
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 onlyfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf Hadoop
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Immediate Consistency infoDocument store kept consistent with combination of global timestamping, row-level transactions, and server-side consistency resolution.
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenAtomic single-row operationsneinAtomic updates per row, document, or graph entity
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja 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 BenutzeraccountsCell-level Security, Data-Centric Security, Role-Based Access Control (RBAC), Attribute-Based Access Control (ABAC)
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Google Cloud BigtableInfluxDBSqrrl
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 22,800 GitHub stars Over 450,000 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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TL;DR InfluxDB Tech Tips: Handling JSON Objects and Mapping Through Arrays
11. Mai 2022

Why I Joined InfluxData – Susannah Brodnitz
9. Mai 2022

See You at KubeCon EU 2022
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Python MQTT Tutorial: Store IoT Metrics with InfluxDB
5. Mai 2022

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 BigtableInfluxDBSqrrl
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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