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DBMS > InfluxDB vs. Oracle Berkeley DB vs. TinkerGraph vs. VictoriaMetrics

Vergleich der Systemeigenschaften InfluxDB vs. Oracle Berkeley DB vs. TinkerGraph vs. VictoriaMetrics

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenOracle Berkeley DB  Xaus Vergleich ausschliessenTinkerGraph  Xaus Vergleich ausschliessenVictoriaMetrics  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungDBMS for storing time series, events and metricsWeit verbreiteter In-Process Key-Value StoreA lightweight, in-memory graph engine that serves as a reference implementation of the TinkerPop3 APIA fast, cost-effective and scalable Time Series DBMS and monitoring solution
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSKey-Value Store infounterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS infoin the Oracle Berkeley DB XML version
Graph DBMSTime Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS infowith GEO package
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte22,12
Rang#28  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte1,88
Rang#130  Overall
#23  Key-Value Stores
#3  Native XML DBMS
Punkte0,08
Rang#345  Overall
#34  Graph DBMS
Punkte1,23
Rang#165  Overall
#15  Time Series DBMS
Websitewww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewwww.oracle.com/­database/­technologies/­related/­berkeleydb.htmltinkerpop.apache.org/­docs/­current/­reference/­#tinkergraph-gremlinvictoriametrics.com
Technische Dokumentationdocs.influxdata.com/­influxdbdocs.oracle.com/­cd/­E17076_05/­html/­index.htmldocs.victoriametrics.com
github.com/­VictoriaMetrics/­VictoriaMetrics/­wiki
EntwicklerOracle infoursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauftVictoriaMetrics
Erscheinungsjahr2013199420092018
Aktuelle Version2.7.6, April 202418.1.40, Mai 2020v1.91, Mai 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoMIT-License; commercial enterprise version availableOpen Source infoKommerzielle Lizenz verfügbar bei BedarfOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache Version 2.0
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.
ImplementierungsspracheGoC, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)JavaGo
Server BetriebssystemeLinux
OS X infothrough Homebrew
AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows
FreeBSD
Linux
macOS
OpenBSD
Datenschemaschemafreischemafreischemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateNumeric data and Stringsneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinja infoonly with the Berkeley DB XML editionneinnein
Sekundärindizesneinjanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageja infoSQL Interface basierend auf SQLite verfügbarneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP API
JSON over UDP
TinkerPop 3Graphite protocol
InfluxDB Line Protocol
OpenTSDB
Prometheus Query API
Prometheus Remote Read/Write
Unterstützte Programmiersprachen.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
.Net infoFigaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere infoEs gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js) info3rd party binding
Perl
Python
Tcl
Groovy
Java
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinneinnein
Triggersneinja infoonly for the SQL APIneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infoin enterprise version onlykeinekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version onlySource-Replica ReplikationkeineSynchronous replication
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemkeineEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinja infoRelationships in graphsnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaneinja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaoptionalja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja infoDepending on used storage enginejajanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleEinfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccountsneinnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
InfluxDBOracle Berkeley DBTinkerGraphVictoriaMetrics
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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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
InfluxDBOracle Berkeley DBTinkerGraphVictoriaMetrics
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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