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DBMS > Google Cloud Spanner vs. InfluxDB vs. LevelDB

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Spanner vs. InfluxDB vs. LevelDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGoogle Cloud Spanner  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenLevelDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungA horizontally scalable, globally consistent, relational database service. It is the externalization of the core Google database that runs the biggest aspects of Google, like Ads and Google Play.DBMS for storing time series, events and metricsEmbeddable fast key-value storage library that provides an ordered mapping from string keys to string values
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSKey-Value Store
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS infowith GEO package
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte3,32
Rang#93  Overall
#49  Relational DBMS
Punkte28,52
Rang#28  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte2,90
Rang#98  Overall
#17  Key-Value Stores
Websitecloud.google.com/­spannerwww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewgithub.com/­google/­leveldb
Technische Dokumentationcloud.google.com/­spanner/­docsdocs.influxdata.com/­influxdbgithub.com/­google/­leveldb/­blob/­master/­doc/­index.md
EntwicklerGoogleGoogle
Erscheinungsjahr201720132011
Aktuelle Version2.0.8, August 20211.23, Februar 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoMIT-License; commercial enterprise version availableOpen Source infoBSD
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++
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X infothrough Homebrew
Illumos
Linux
OS X
Windows
Datenschemajaschemafreischemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaNumeric data and Stringsnein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaneinnein
SQL infoSupport of SQLja infoQuery statements complying to ANSI 2011SQL-like query languagenein
APIs und andere ZugriffskonzeptegRPC (using protocol buffers) API
JDBC infoAt present, JDBC supports read-only queries. No support for DDL or DML statements.
RESTful HTTP API
HTTP API
JSON over UDP
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
JavaScript (Node.js)
Python
.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
C++
Go
Java info3rd party binding
JavaScript (Node.js) info3rd party binding
Python info3rd party binding
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinnein
Triggersneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoin enterprise version onlykeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-source replication with 3 replicas for regional instances.frei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlykeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infousing Google Cloud Dataflowneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infoby using interleaved tables, this features focuses more on performance improvements than on referential integrityneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACID infoStrict serializable isolationneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infowith automatic compression on writes
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 Benutzeraccountsnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Google Cloud SpannerInfluxDBLevelDB
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
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Release Announcement: InfluxDB CLI 2.2.0
22. Oktober 2021

InfluxDB Cloud and Telegraf for the Home Lab
22. Oktober 2021

Getting Started with Telegraf
21. Oktober 2021

Using InfluxDB as a Modern Process Historian
21. Oktober 2021

Energy Regulators Driving Cloud-First Strategies in Race to Net Zero Carbon
18. Oktober 2021

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 SpannerInfluxDBLevelDB
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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30. September 2021, ADT Magazine

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14. Oktober 2021, BleepingComputer

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28. August 2020, ZDNet

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15. Oktober 2020, AZ Big Media

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