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Vergleich der Systemeigenschaften GridDB vs. OpenTSDB vs. ScyllaDB vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGridDB  Xaus Vergleich ausschliessenOpenTSDB  Xaus Vergleich ausschliessenScyllaDB  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungScalable in-memory time series database optimized for IoT and Big DataSkalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBaseCassandra and DynamoDB compatible wide column storeOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSTime Series DBMSWide Column StoreSuchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleKey-Value Store
Relational DBMS
Key-Value Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,95
Rang#128  Overall
#10  Time Series DBMS
Punkte1,68
Rang#146  Overall
#12  Time Series DBMS
Punkte4,75
Rang#68  Overall
#5  Wide Column Stores
Punkte5,98
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Websitegriddb.netopentsdb.netwww.scylladb.comsphinxsearch.com
Technische Dokumentationdocs.griddb.netopentsdb.net/­docs/­build/­html/­index.htmldocs.scylladb.comsphinxsearch.com/­docs
EntwicklerToshiba Corporationderzeit von Yahoo und anderen gewartetScyllaDBSphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr2013201120152001
Aktuelle Version5.1, August 2022ScyllaDB Open Source 5.4.1, Jaenner 20243.5.1, Februar 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 infoLGPLOpen Source infoOpen Source (AGPL), commercial license availableOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
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.
Scylla Cloud: Create real-time applications that run at global scale with Scylla Cloud, the industry’s most powerful NoSQL DBaaS
ImplementierungsspracheC++JavaC++C++
Server BetriebssystemeLinuxLinux
Windows
LinuxFreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajaschemafreischemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateja infonumerical, string, blob, geometry, boolean, timestampnumerische Daten für Metriken, Strings für Tagsjanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaneinja infocluster global secondary indicesja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLSQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language)neinSQL-like DML and DDL statements (CQL)SQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP/JSON API
HTTP API
Telnet API
Proprietäres Protokoll infocompatible with CQL (Cassandra Query Language, an SQL-like language)
RESTful HTTP API (DynamoDB compatible)
Thrift
Proprietäres Protokoll
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby
Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby
For CQL interface: C#, C++, Clojure, Erlang, Go, Haskell, Java, JavaScript, Node.js, Perl, PHP, Python, Ruby, Rust, Scala
For DynamoDB interface: .Net, ColdFusion, Erlang, Groovy, Java, JavaScript, Perl, PHP, Python, Ruby
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinyes, Luanein
Triggersjaneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infobasierend auf HBaseShardingSharding 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 infobasierend auf HBasefrei wählbarer Replikationsfaktor infoRepresentation of geographical distribution of servers is possiblekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenConnector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobsneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate consistency within container, eventual consistency across containersImmediate Consistency infobasierend auf HBaseEventual Consistency
Tunable Consistency infocan be individually decided for each write operation
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACID at container levelneinnein infoAtomicity and isolation are supported for single operationsnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinja infoin-memory tables
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users can be defined per databaseneinAccess rights for users can be defined per objectnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
GridDBOpenTSDBScyllaDBSphinx
Specific characteristicsGridDB is a highly scalable, in-memory time series database optimized for IoT and...
» mehr
ScyllaDB is engineered to deliver predictable performance at scale. It’s adopted...
» mehr
Competitive advantages1. Optimized for IoT Equipped with Toshiba's proprietary key-container data model...
» mehr
Highly-performant (efficiently utilizes full resources of a node and network; millions...
» mehr
Typical application scenariosFactory IoT, Automative Industry, Energy, BEMS, Smart Community, Monitoring system.
» mehr
ScyllaDB is ideal for applications that require high throughput and low latency at...
» mehr
Key customersDenso International [see use case ] An Electric Power company [see use case ] Ishinomaki...
» mehr
Discord, Epic Games, Expedia, Zillow, Comcast, Disney+ Hotstar, Samsung, ShareChat,...
» mehr
Market metricsGitHub trending repository
» mehr
ScyllaDB typically offers ~75% total cost of ownership savings, with ~5X higher throughput...
» mehr
Licensing and pricing modelsOpen Source license (AGPL v3 & Apache v2) Commercial license (subscription)
» mehr
ScyllaDB Open Source - free open source software (AGPL) ScyllaDB Enterprise - subscription-based...
» 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
GridDBOpenTSDBScyllaDBSphinx
DB-Engines Blog Posts

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

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

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16. Januar 2024, global.toshiba

Toshiba launches cloudy managed IoT database service running its own GridDB
8. April 2021, The Register

GridDB Use case Large-scale high-speed processing of smart meter data following the deregulation of electrical power ...
1. November 2020, global.toshiba

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Toshiba's Distributed Database GridDB(R) Now Features Scale-Out and Scale-Up combo for Petabyte-scale Data ...
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Brain Monitoring with Kafka, OpenTSDB, and Grafana
5. August 2016, KDnuggets

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28. Juni 2016, SiliconANGLE News

Comparing InfluxDB, TimescaleDB, and QuestDB Timeseries Databases
30. Juni 2021, Towards Data Science

MakeMyTrip travels forward in time using the power of open source
16. Mai 2017, Open Source For You

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Sleeping at Scale - Delivering 10k Timers per Second per Node with Rust, Tokio, Kafka, and Scylla
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ScyllaDB Raises $43M to Take on MongoDB at Scale, Push Database Performance to New Levels
17. Oktober 2023, Datanami

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ScyllaDB Database Review | eWeek
21. August 2018, eWeek

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Switching From Sphinx to MkDocs Documentation — What Did I Gain and Lose
2. Februar 2024, Towards Data Science

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