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DBMS > Heroic vs. InfluxDB vs. Sadas Engine vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. InfluxDB vs. Sadas Engine vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameHeroic  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenSadas Engine  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungTime Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearchDBMS for storing time series, events and metricsSADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in Data warehouse environmentsOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSTime Series DBMSRelational DBMSSuchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS infowith GEO package
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,30
Rang#274  Overall
#22  Time Series DBMS
Punkte29,78
Rang#29  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte0,00
Rang#357  Overall
#155  Relational DBMS
Punkte6,95
Rang#64  Overall
#8  Suchmaschinen
Websitespotify.github.io/­heroic/­#!/­indexwww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewwww.sadasengine.comsphinxsearch.com
Technische Dokumentationspotify.github.io/­heroic/­#!/­docs/­overviewdocs.influxdata.com/­influxdbwww.sadasengine.com/­index.php/­downloads/­documentation-columnar-dbsphinxsearch.com/­docs
EntwicklerSpotifySADAS s.r.l.Sphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr2014201320062001
Aktuelle Version2.3, Juni 20228.03.4.1, Juli 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0Open Source infoMIT-License; commercial enterprise version availablekommerziell infofree trial version 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.
ImplementierungsspracheJavaGoC++C++
Server BetriebssystemeLinux
OS X infothrough Homebrew
AIX
Linux
Windows
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaschemafreischemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaNumeric data and Stringsjanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesja infovia Elasticsearchneinjaja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like query languagejaSQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteHQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API
HTTP API
JSON over UDP
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
Proprietäres Protokoll
Unterstützte Programmiersprachen.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinneinnein
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoin enterprise version onlyhorizontale PartitionierungSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjafrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlykeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinneinnein
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 haltenneinja infoDepending on used storage engineja infomanaged by 'Learn by Usage'
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleEinfache Rechteverwaltung mit BenutzeraccountsAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standardnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
HeroicInfluxDBSadas EngineSphinx
Specific characteristicsInfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It...
» mehr
Competitive advantagesTime to Value InfluxDB is available in all the popular languages and frameworks,...
» mehr
Typical application scenariosIoT & Sensor Monitoring Developers are witnessing the instrumentation of every available...
» mehr
Key customersInfluxData has more than 1,300 paying customers, including customers include MuleSoft,...
» mehr
Market metricsFastest growing database to drive 23,500 GitHub stars Over 600,000 daily active instances
» mehr
Licensing and pricing modelsOpen source core with closed source clustering available either on-premise or on...
» mehr

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
HeroicInfluxDBSadas EngineSphinx
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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Tools for Time-Series Data Science Problems with InfluxDB
9. August 2022, thenewstack.io

Obtaining and Storing Time-Series Data with Python
27. Juli 2022, thenewstack.io

Automate Anomaly Detection for Time Series Data – The New Stack
2. August 2022, thenewstack.io

A Way to Replicate Data at the Edge
1. August 2022, thenewstack.io

Getting Started with Python and Geo-Temporal Analysis
18. Juli 2022, thenewstack.io

bereitgestellt von Google News

How Jennifer Lopez took control to become $400 million girl from the block
23. Juli 2022, The Times

bereitgestellt von Google News

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