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DBMS > Hive vs. InfluxDB vs. Prometheus vs. TempoIQ

Vergleich der Systemeigenschaften Hive vs. InfluxDB vs. Prometheus vs. TempoIQ

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameHive  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenPrometheus  Xaus Vergleich ausschliessenTempoIQ infofrüher TempoDB  Xaus Vergleich ausschliessen
TempoIQ seems to be decommissioned. It will be removed from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopDBMS for storing time series, events and metricsOpen Source Timeseries DBMS und Monitoring SystemScalable analytics DBMS for sensor data, provided as a service (SaaS)
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSTime Series DBMSTime Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS infowith GEO package
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte62,59
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte26,56
Rang#28  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte7,92
Rang#51  Overall
#2  Time Series DBMS
Websitehive.apache.orgwww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewprometheus.iotempoiq.com (offline)
Technische Dokumentationcwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homedocs.influxdata.com/­influxdbprometheus.io/­docs
EntwicklerApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltTempoIQ
Erscheinungsjahr2012201320152012
Aktuelle Version3.1.3, April 20222.7.5, Jaenner 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoMIT-License; commercial enterprise version availableOpen Source infoApache 2.0kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaGoGo
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
OS X infothrough Homebrew
Linux
Windows
Datenschemajaschemafreijaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaNumeric data and StringsNumeric data onlyja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein infoImportieren von XML Daten möglichnein
Sekundärindizesjaneinnein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query languageneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
Thrift
HTTP API
JSON over UDP
RESTful HTTP/JSON APIHTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenC++
Java
PHP
Python
.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
C#
Java
JavaScript infoNode.js
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integrationneinneinnein
Triggersneinneinneinja infoRealtime Alerts
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoin enterprise version onlySharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorfrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlyja infomittels Federation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistencykeine
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinneinneinnein
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 haltenja infoDepending on used storage engineneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenEinfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccountsneineinfacher Authentication-basierter Zugriffsschutz
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
HiveInfluxDBPrometheusTempoIQ infofrüher TempoDB
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 1,900 paying customers, including customers include MuleSoft,...
» mehr
Market metricsFastest-growing database to drive 27,500 GitHub stars Over 750,000 daily active instances
» mehr
Licensing and pricing modelsOpen source core with closed source clustering available either on-premise or on...
» mehr
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Comparing Dates in Java: A Tutorial
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Python ARIMA Tutorial
29. März 2024

Time Series, InfluxDB, and Vector Databases
26. März 2024

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
HiveInfluxDBPrometheusTempoIQ infofrüher TempoDB
DB-Engines Blog Posts

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

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

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