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DBMS > GridDB vs. InfluxDB vs. Prometheus vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften GridDB vs. InfluxDB vs. Prometheus vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGridDB  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenPrometheus  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungScalable in-memory time series database optimized for IoT and Big DataDBMS for storing time series, events and metricsOpen Source Timeseries DBMS und Monitoring SystemSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSTime Series DBMSTime Series DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleKey-Value Store
Relational DBMS
Spatial DBMS infowith GEO package
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,00
Rang#137  Overall
#11  Time Series DBMS
Punkte26,89
Rang#28  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte8,00
Rang#51  Overall
#2  Time Series DBMS
Punkte19,56
Rang#34  Overall
#21  Relational DBMS
Websitegriddb.netwww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewprometheus.iospark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.griddb.netdocs.influxdata.com/­influxdbprometheus.io/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerToshiba CorporationApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2013201320152014
Aktuelle Version5.1, August 20222.7.5, Jaenner 20243.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoAGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also availableOpen Source infoMIT-License; commercial enterprise version availableOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++GoGoScala
Server BetriebssystemeLinuxLinux
OS X infothrough Homebrew
Linux
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemajaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateja infonumerical, string, blob, geometry, boolean, timestampNumeric data and StringsNumeric data onlyja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein infoImportieren von XML Daten möglichnein
Sekundärindizesjaneinneinnein
SQL infoSupport of SQLSQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language)SQL-like query languageneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP/JSON API
HTTP API
JSON over UDP
RESTful HTTP/JSON APIJDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby
.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
.Net
C++
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinneinnein
Triggersjaneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoin enterprise version onlyShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica Replikationfrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlyja infomittels Federationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenConnector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobsneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate consistency within container, eventual consistency across containerskeine
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACID at container levelneinneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaja infoDepending on used storage engineneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users can be defined per databaseEinfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccountsneinnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
GridDBInfluxDBPrometheusSpark SQL
Specific characteristicsGridDB is a highly scalable, in-memory time series database optimized for IoT and...
» mehr
InfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It...
» mehr
Competitive advantages1. Optimized for IoT Equipped with Toshiba's proprietary key-container data model...
» mehr
Time to Value InfluxDB is available in all the popular languages and frameworks,...
» mehr
Typical application scenariosFactory IoT, Automative Industry, Energy, BEMS, Smart Community, Monitoring system.
» mehr
IoT & Sensor Monitoring Developers are witnessing the instrumentation of every available...
» mehr
Key customersDenso International [see use case ] An Electric Power company [see use case ] Ishinomaki...
» mehr
InfluxData has more than 1,900 paying customers, including customers include MuleSoft,...
» mehr
Market metricsGitHub trending repository
» mehr
Fastest-growing database to drive 27,500 GitHub stars Over 750,000 daily active instances
» mehr
Licensing and pricing modelsOpen Source license (AGPL v3 & Apache v2) Commercial license (subscription)
» mehr
Open source core with closed source clustering available either on-premise or on...
» mehr
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Weitere Ressourcen
GridDBInfluxDBPrometheusSpark SQL
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

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24. Januar 2024, AWS Blog

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