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DBMS > InfluxDB vs. Kyligence Enterprise vs. Oracle Coherence vs. OrigoDB vs. Prometheus

Vergleich der Systemeigenschaften InfluxDB vs. Kyligence Enterprise vs. Oracle Coherence vs. OrigoDB vs. Prometheus

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenKyligence Enterprise  Xaus Vergleich ausschliessenOracle Coherence  Xaus Vergleich ausschliessenOrigoDB  Xaus Vergleich ausschliessenPrometheus  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungDBMS for storing time series, events and metricsA distributed analytics engine for big data, built on top of Apache KylinOracles in-memory data grid solutionA fully ACID in-memory object graph databaseOpen Source Timeseries DBMS und Monitoring System
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSRelational DBMSKey-Value StoreDocument Store
Object oriented DBMS
Time Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS infowith GEO package
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte25,83
Rang#28  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte0,40
Rang#269  Overall
#124  Relational DBMS
Punkte1,92
Rang#130  Overall
#22  Key-Value Stores
Punkte0,00
Rang#383  Overall
#53  Document Stores
#20  Object oriented DBMS
Punkte8,42
Rang#47  Overall
#2  Time Series DBMS
Websitewww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewkyligence.io/­kyligence-enterprisewww.oracle.com/­java/­coherenceorigodb.comprometheus.io
Technische Dokumentationdocs.influxdata.com/­influxdbdocs.oracle.com/­en/­middleware/­standalone/­coherenceorigodb.com/­docsprometheus.io/­docs
EntwicklerKyligence, Inc.OracleRobert Friberg et al
Erscheinungsjahr2013201620072009 infounder the name LiveDB2015
Aktuelle Version2.7.6, April 202414.1, August 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoMIT-License; commercial enterprise version availablekommerziellkommerziellOpen SourceOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheGoJavaJavaC#Go
Server BetriebssystemeLinux
OS X infothrough Homebrew
LinuxAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
Windows
Linux
Windows
Datenschemaschemafreijaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateNumeric data and StringsjajaUser defined using .NET types and collectionsNumeric data only
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein infocan be achieved using .NETnein infoImportieren von XML Daten möglich
Sekundärindizesneinjaneinjanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageANSI SQL for queries (using Apache Calcite)neinneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP API
JSON over UDP
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
JCache
JPA
RESTful HTTP API
.NET Client API
HTTP API
LINQ
RESTful HTTP/JSON API
Unterstützte Programmiersprachen.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
.Net
C++
Java
.Net.Net
C++
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinjanein
Triggersneinja infoLive Eventsja infoDomain Eventsnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infoin enterprise version onlyShardinghorizontale Partitionierung infoclient side managed; servers are not synchronizedSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlyja, mit wählbarer KonsistenzSource-Replica Replikationja infomittels Federation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjaneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
keine
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneindepending on modelnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinkonfigurierbarACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infooptionallyja infoWrite ahead logja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja infoDepending on used storage engineneinjajanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleEinfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccountsauthentification to access the cache via certificates or http basic authenticationRole based authorizationnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
InfluxDBKyligence EnterpriseOracle CoherenceOrigoDBPrometheus
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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What to Expect When You’re Expecting InfluxDB: A Guide
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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
InfluxDBKyligence EnterpriseOracle CoherenceOrigoDBPrometheus
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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