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Vergleich der Systemeigenschaften GridDB vs. InfluxDB vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGridDB  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungScalable in-memory time series database optimized for IoT and Big DataDBMS for storing time series, events and metricsOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSTime Series DBMSSuchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleKey-Value Store
Relational DBMS
Spatial DBMS infowith GEO package
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,97
Rang#172  Overall
#10  Time Series DBMS
Punkte26,87
Rang#27  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte6,91
Rang#56  Overall
#6  Suchmaschinen
Websitegriddb.netwww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewsphinxsearch.com
Technische Dokumentationdocs.griddb.netdocs.influxdata.com/­influxdbsphinxsearch.com/­docs
EntwicklerToshiba CorporationSphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr201320132001
Aktuelle Version4.5, Juni 20202.0.2, November 20203.3.1 , Juli 2020
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 infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++GoC++
Server BetriebssystemeLinuxLinux
OS X infothrough Homebrew
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateja infonumerical, string, blob, geometry, boolean, timestampNumeric data and Stringsnein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjaneinja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLSQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language)SQL-like query languageSQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteProprietäres ProtokollHTTP API
JSON over UDP
Proprietäres Protokoll
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
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinnein
Triggersjaneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoin enterprise version onlySharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica Replikationfrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlykeine
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 containers
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACID at container levelneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaja infoDepending on used storage engine
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users can be defined per databaseEinfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccountsnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
GridDBInfluxDBSphinx
Specific characteristicsGridDB is a highly scalable, in-memory time series database optimized for IoT and...
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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 An end-to-end platform, InfluxData is ready to go on the cloud or via...
» mehr
Typical application scenariosFactory IoT, Automative Industry, Energy, BEMS, Smart Community, Monitoring system.
» mehr
IoT & Sensor Monitoring Instrumentation of every available surface in the material...
» mehr
Key customersDenso International [see use case ] An Electric Power company [see use case ] Ishinomaki...
» mehr
InfluxData has over 630 paying customers, including IBM, PayPal, Siemens Tesla and...
» mehr
Market metricsGitHub trending repository
» mehr
Fastest growing database to garnish 17,000 github stars Over 260,000 daily active...
» 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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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
GridDBInfluxDBSphinx
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

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

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Reasons to switch to the InfluxDB time-series database, explored
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