DBMS > InfluxDB vs. Pinecone vs. Transwarp StellarDB

Vergleich der Systemeigenschaften InfluxDB vs. Pinecone vs. Transwarp StellarDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

DBMS for storing time series, events and metrics

A managed, cloud-native vector database

A distributed graph DBMS built for enterprise-level graph applications

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Vektor DBMS

Graph 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	3,57
Rang	#74	Overall
	#6	Vektor DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#41	Graph DBMS

Website

www.influxdata.com/products/influxdb-overview

www.pinecone.io

www.transwarp.cn/en/product/stellardb

Technische Dokumentation

docs.influxdata.com/influxdb

docs.pinecone.io/docs/overview

Entwickler

Pinecone Systems, Inc

Transwarp

Erscheinungsjahr

2013

2019

Aktuelle Version

2.7.6, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License; commercial enterprise version available

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Server Betriebssysteme

Linux
OS X

through Homebrew

gehostet

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data and Strings

String, Number, Boolean

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
JSON over UDP

RESTful HTTP API

OpenCypher

Unterstützte Programmiersprachen

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

Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

in enterprise version only

horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

in enterprise version only

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

yes

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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

alle anzeigen

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2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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16. April 2025, Database Trends and Applications

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3. Februar 2025, i-programmer.info

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4. Februar 2025, Microsoft

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2. Dezember 2024, Blocks and Files

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18. März 2025, PR Newswire

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27. Februar 2025, The New Stack

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