DBMS > GridDB vs. InfluxDB vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Splunk vs. Valentina Server
System Properties Comparison GridDB vs. InfluxDB vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Splunk vs. Valentina Server
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | GridDB Xexclude from comparison | InfluxDB Xexclude from comparison | Microsoft Azure Data Explorer Xexclude from comparison | Splunk Xexclude from comparison | Valentina Server Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Scalable in-memory time series database optimized for IoT and Big Data | DBMS for storing time series, events and metrics | Fully managed big data interactive analytics platform | Analytics Platform for Big Data | Object-relational database and reports server | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Time Series DBMS | Time Series DBMS | Relational DBMS  column oriented | Search engine | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Key-value store Relational DBMS | Spatial DBMS with GEO package | Document store If a column is of type dynamic docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types/dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell Event Store this is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps)Spatial DBMS Search engine support for complex search expressions docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engineTime Series DBMS see docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/time-series-analysis | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | griddb.net | www.influxdata.com/products/influxdb-overview | azure.microsoft.com/services/data-explorer | www.splunk.com | www.valentina-db.net | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | docs.griddb.net | docs.influxdata.com/influxdb | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | docs.splunk.com/Documentation/Splunk | valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Toshiba Corporation | Microsoft | Splunk Inc. | Paradigma Software | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2013 | 2013 | 2019 | 2003 | 1999 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 5.1, August 2022 | 2.7.6, April 2024 | cloud service with continuous releases | 5.7.5 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source AGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also available | Open Source MIT-License; commercial enterprise version available | commercial | commercial Limited free edition and free developer edition available | commercial | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | C++ | Go | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux | Linux OS X through Homebrew | hosted | Linux OS X Solaris Windows | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | schema-free | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes numerical, string, blob, geometry, boolean, timestamp | Numeric data and Strings | yes bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| XML support Some form of processing data in XML format, e.g. support for XML data structures, and/or support for XPath, XQuery or XSLT. | no | no | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | no | all fields are automatically indexed | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | SQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language) | SQL-like query language | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | no Splunk Search Processing Language for search commands | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | JDBC ODBC Proprietary protocol RESTful HTTP/JSON API | HTTP API JSON over UDP | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | HTTP REST | ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C C++ Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Ruby | .Net Clojure Erlang Go Haskell Java JavaScript JavaScript (Node.js) Lisp Perl PHP Python R Ruby Rust Scala | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | C# Java JavaScript PHP Python Ruby | .Net C C# C++ Objective-C PHP Ruby Visual Basic Visual Basic.NET | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | no | Yes, possible languages: KQL, Python, R | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes | no | yes see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding in enterprise version only | Sharding Implicit feature of the cloud service | Sharding | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Source-replica replication | selectable replication factor in enterprise version only | yes Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | Multi-source replication | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | Connector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobs | no | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate consistency within container, eventual consistency across containers | Eventual Consistency Immediate Consistency | Eventual Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID at container level | no | no | no A 'Transaction' in Splunk has a different meaning: grouping related events into a single one for later searching | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | yes Depending on used storage engine | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access rights for users can be defined per database | simple rights management via user accounts | Azure Active Directory Authentication | Access rights for users and roles | fine grained access rights according to SQL-standard | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| GridDB | InfluxDB | Microsoft Azure Data Explorer | Splunk | Valentina Server | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | GridDB is a highly scalable, in-memory time series database optimized for IoT and... » more | InfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | 1. Optimized for IoT Equipped with Toshiba's proprietary key-container data model... » more | Time to Value InfluxDB is available in all the popular languages and frameworks,... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | Factory IoT, Automative Industry, Energy, BEMS, Smart Community, Monitoring system. » more | IoT & Sensor Monitoring Developers are witnessing the instrumentation of every available... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | Denso International [see use case ] An Electric Power company [see use case ] Ishinomaki... » more | InfluxData has more than 1,900 paying customers, including customers include MuleSoft,... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | GitHub trending repository » more | Fastest-growing database to drive 27,500 GitHub stars Over 750,000 daily active instances » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | Open Source license (AGPL v3 & Apache v2) Commercial license (subscription) » more | Open source core with closed source clustering available either on-premise or on... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| News | Apache Superset and InfluxDB Cloud 3.0 Scaling Data Collection: Solving Renewable Energy Challenges with InfluxDB Deadman Alerts with Grafana and InfluxDB Cloud 3.0 Chasing the Skies: Monitoring Flights with InfluxDB Monitoring Your Cloud Environments and Applications with InfluxDB | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of system vendors to contact us for updating and extending the system information, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Related products and servicesWe invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| GridDB | InfluxDB | Microsoft Azure Data Explorer | Splunk | Valentina Server | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | Why Build a Time Series Data Platform? Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity Time Series DBMS as a new trend? | Enterprise Search Engines almost double their popularity in the last 12 months | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | General Availability of GridDB® 5.5 Enterprise Edition ~Enhancing the efficiency of IoT system development and ... General Availability of GridDB 5.3 Enterprise Edition ~ Major Enhancement in IoT and Time Series Data Analysis ... Toshiba launches cloudy managed IoT database service running its own GridDB General Availability of GridDB 5.1 Enterprise Edition ~ Continuous database usage in the event of data center failure ... GridDB Use case Large-scale high-speed processing of smart meter data following the deregulation of electrical power ... provided by Google News | Run and manage open source InfluxDB databases with Amazon Timestream | Amazon Web Services Amazon Timestream: Managed InfluxDB for Time Series Data InfluxData Collaborating with AWS to Bring InfluxDB and Time Series Analytics to Developers Around the World How the FDAP Stack Gives InfluxDB 3.0 Real-Time Speed, Efficiency AWS and InfluxData partner to offer managed time series database Timestream for InfluxDB provided by Google News | We’re retiring Azure Time Series Insights on 7 July 2024 – transition to Azure Data Explorer | Azure updates Update records in a Kusto Database (public preview) | Azure updates Public Preview: Azure Data Explorer connector for Apache Flink | Azure updates Announcing General Availability to migrate Virtual Network injected Azure Data Explorer Cluster to Private Endpoints ... Migration of Azure Virtual Network injected Azure Data Explorer cluster to Private Endpoints | Azure updates provided by Google News | A Look at Valentina — SitePoint MySQL GUI Tools for Windows and Ubuntu/Linux: Top 8 free or open source provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
