DBMS > InfluxDB vs. Oracle Berkeley DB vs. SQLite

Vergleich der Systemeigenschaften InfluxDB vs. Oracle Berkeley DB vs. SQLite

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

DBMS for storing time series, events and metrics

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Weit verbreitetes In-Process RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

with GEO package

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	21,78
Rang	#28	Overall
	#1	Time Series DBMS

Punkte	1,72
Rang	#131	Overall
	#21	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	117,77
Rang	#10	Overall
	#7	Relational DBMS

Website

www.influxdata.com/products/influxdb-overview

www.oracle.com/database/technologies/related/berkeleydb.html

www.sqlite.org

Technische Dokumentation

docs.influxdata.com/influxdb

docs.oracle.com/cd/E17076_05/html/index.html

www.sqlite.org/docs.html

Entwickler

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Dwayne Richard Hipp

Erscheinungsjahr

2013

1994

2000

Aktuelle Version

2.7.6, April 2024

18.1.40, Mai 2020

3.46.1 (13 August 2024), August 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License; commercial enterprise version available

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

Public Domain

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)

Server Betriebssysteme

Linux
OS X

through Homebrew

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

serverlos

Datenschema

schemafrei

dynamische Spaltentypen

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data and Strings

nein

keine strenge Typisierung wegen 'dynamic typing'

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

only with the Berkeley DB XML edition

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

SQL-92 wird nicht vollständig unterstützt

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
JSON over UDP

ADO.NET

inoffizielle Driver
JDBC

inoffizielle Driver
ODBC

inoffizielle Driver

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala

.Net

Figaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere

Es gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Perl
Python
Tcl

Actionscript
Ada
Basic
C
C#
C++
D
Delphi
Forth
Fortran
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Lua
MatLab
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
PL/SQL
Python
R
Ruby
Scala
Scheme
Smalltalk
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

in enterprise version only

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

in enterprise version only

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

mittels Filesystem-Locks

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Depending on used storage engine

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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15. April 2025

Deadman Alerts with the Python Processing Engine
9. April 2025

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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

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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Big gains for Relational Database Management Systems in DB-Engines Ranking
2. Februar 2016, Matthias Gelbmann

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16. April 2025, Database Trends and Applications

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15. Oktober 2019, appinventiv.com

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12. Dezember 2024, Berkman Klein Center

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20. Mai 2016, Linux.com

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26. September 2024, The Cloudflare Blog

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20. Oktober 2024, theserverside.com

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