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GridDB Systemeigenschaften

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Unsere Besucher vergleichen GridDB oft mit InfluxDB, TimescaleDB und MongoDB.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Scalable in-memory time series database optimized for IoT and Big Data

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Key-Value Store
Relational DBMS

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

Punkte	1,03
Rang	#169	Overall
	#10	Time Series DBMS

Website

griddb.net

Technische Dokumentation

docs.griddb.net

Entwickler

Toshiba Corporation

Erscheinungsjahr

2013

Aktuelle Version

4.5, Juni 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

numerical, string, blob, geometry, boolean, timestamp

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language)

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Connector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobs

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate consistency within container, eventual consistency across containers

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID at container level

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users can be defined per database

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

GridDB is a highly scalable, in-memory time series database optimized for IoT and Big Data. Its in-memory data architecture coupled with parallel processing technology makes GridDB faster than any other time series databases. GridDB's Key-Container data model is designed from the ground up to handle IoT/Time-series data model. Visit GitHub and Developer site for more information:
GridDB Open Source
GridDB developer site

Competitive advantages

1. Optimized for IoT
Equipped with Toshiba's proprietary key-container data model that guarantees ACID compliance at the container level, provides time-series functionalities, and presents excellent performance.
2. High Performance
In-memory architecture with a superb parallel processing and minimal overhead. Fast ingest and query for various types of data structures.
3. High Scalability
Scale out to 1,000 nodes with commodity hardware.
4. High Availability
GridDB's Hybrid Architecture eliminates Single Point of Failure.

[see article]

Benchmark Results:

GridDB vs MariaDB

GridDB vs InfluxDB

GridDB vs Cassandra

Typical application scenarios

Factory IoT, Automative Industry, Energy, BEMS, Smart Community, Monitoring system.

Key customers

Denso International [see use case]
An Electric Power company [see use case]
Ishinomaki City Smart Community Project
Kobe Steel.

Market metrics

GitHub trending repository

Licensing and pricing models

Open Source license (AGPL v3 & Apache v2)
Commercial license (subscription)

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Trend-Setting Products in Data and Information Management for 2020
4. Dezember 2019, Database Trends and Applications

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