DBMS > Postgres-XL vs. TDengine vs. TempoIQ vs. TerarkDB

Vergleich der Systemeigenschaften Postgres-XL vs. TDengine vs. TempoIQ vs. TerarkDB

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

TempoIQ seems to be decommissioned. It will be removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Time Series DBMS and big data platform

Scalable analytics DBMS for sensor data, provided as a service (SaaS)

A key-value store forked from RocksDB with advanced compression algorithms. It can be used standalone or as a storage engine for MySQL and MongoDB

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,49
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	2,60
Rang	#107	Overall
	#8	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

Website

www.postgres-xl.org

github.com/taosdata/TDengine
tdengine.com

tempoiq.com (offline)

github.com/bytedance/terarkdb

Technische Dokumentation

www.postgres-xl.org/documentation

docs.tdengine.com

bytedance.larkoffice.com/docs/doccnZmYFqHBm06BbvYgjsHHcKc

Entwickler

TDEngine, previously Taos Data

TempoIQ

ByteDance, originally Terark

Erscheinungsjahr

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2019

2012

2016

Aktuelle Version

10 R1, Oktober 2018

3.0, August 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Mozilla public license

Open Source

AGPL V3, also commercial editions available

kommerziell

restricted open source version available

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++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

distributed, parallel query execution

Standard SQL with extensions for time-series applications

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

JDBC
RESTful HTTP API

HTTP API

C++ API
Java API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Rust

C#
Java
JavaScript

Node.js
Python
Ruby

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

yes, via alarm monitoring

Realtime Alerts

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

MVCC

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

yes

einfacher Authentication-basierter Zugriffsschutz

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

TDengine™ is a next generation data historian purpose-built for Industry 4.0 and...
» mehr

Competitive advantages

High Performance at any Scale: TDengine is purpose-built for handling massive industrial...
» mehr

Typical application scenarios

TDengine is designed for Industrial IoT scenarios, including: Manufacturing Connected...
» mehr

Market metrics

TDengine has garnered over 22,500 stars on GitHub and is used in over 50 countries...
» mehr

Licensing and pricing models

TDengine OSS is an open source, cloud native time series database. It includes built-in...
» mehr

Neuigkeiten

Seamless Data Integration from MQTT and InfluxDB to TDengine
22. Mai 2024

Solving Long Query Performance Bottlenecks
22. Mai 2024

What Is Predictive Maintenance?
17. Mai 2024

Can Typical Time-Series Databases Replace Data Historians?
8. Mai 2024

TDengine 3.3.0.0 Release Notes
7. Mai 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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

TDengine named Top Global Industrial Data Management Solution
4. Januar 2024, IT Brief Australia

New TDengine Benchmark Results Show Up to 37.0x Higher Query Performance Than InfluxDB and TimescaleDB
28. Februar 2023, Yahoo Finance

TDengine debuts cloud-based time-series data processing platform for IoT deployments
20. September 2022, SiliconANGLE News

Comparing Different Time-Series Databases
10. Februar 2022, hackernoon.com

MindsDB is now the leading and fastest growing applied ML platform in the world India - English
3. November 2022, PR Newswire

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk