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InfluxData
データ管理 · 310.4K 月間訪問数

InfluxDataは、リアルタイムデータとAIアプリケーション向けに構築された、主要な時系列データベースプラットフォームであるInfluxDBを提供しています。開発者は、IoT、アプリケーション、インフラから大量の高速データを投入、保存、分析できます。高性能なクエリ、優れたデータ圧縮、データレイクやAI/MLパイプラインとのシームレスな統合を特徴とし、異常検知、予知保全、自律システムのエンジンとなります。

VS
ParadeDB
検索 · 35.6K 月間訪問数

ParadeDBは、Postgres上に直接構築されたモダンなElasticsearchの代替品です。全文検索、あいまい一致、ファセット検索などの強力なリアルタイム検索および分析機能でPostgresを強化し、複雑なETLプロセスや別の検索エンジンを不要にします。

InfluxData vs ParadeDB:価格・機能・トラフィック比較

製品情報、分類、トラフィック、ユーザー反応に基づいて InfluxData と ParadeDB を比較します。

更新 2026/08/19

製品概要

InfluxData 製品概要

InfluxDataは、リアルタイムデータとAIアプリケーション向けに構築された、主要な時系列データベースプラットフォームであるInfluxDBを提供しています。開発者は、IoT、アプリケーション、インフラから大量の高速データを投入、保存、分析できます。高性能なクエリ、優れたデータ圧縮、データレイクやAI/MLパイプラインとのシームレスな統合を特徴とし、異常検知、予知保全、自律システムのエンジンとなります。

Preview

ParadeDB 製品概要

ParadeDBは、Postgres上に直接構築されたモダンなElasticsearchの代替品です。全文検索、あいまい一致、ファセット検索などの強力なリアルタイム検索および分析機能でPostgresを強化し、複雑なETLプロセスや別の検索エンジンを不要にします。

Preview

Detailed feature comparison

FeatureInfluxDataParadeDB
主要カテゴリーデータ管理検索
追加日2025-08-142025-08-06
価格フリーミアムフリーミアム
公式サイトwww.influxdata.comwww.paradedb.com
製品タイプウェブサイトウェブサイト
Performance data
ユーザー評価未確認未確認
コメント00
月間訪問数310.4K35.6K
月間成長率-4%8.1%
お気に入り152141
Details詳細を見る詳細を見る

InfluxData vs ParadeDB monthly traffic

Compare InfluxData and ParadeDB by monthly reach, traffic trend, visit depth, top regions, and acquisition sources.

How to interpret the traffic data

In the InfluxData vs ParadeDB monthly traffic comparison, InfluxData currently shows 310.4K visits and ParadeDB shows 35.6K; InfluxData has about 8.7 times the visible traffic of ParadeDB, an absolute difference of about 274.8K visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.

Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.

InfluxData monthly traffic:

Latest traffic

月間訪問数
310.4K
平均滞在時間
2:15
訪問あたりページ数
3.67
直帰率
45.69%
Data updated 2026-06-15

Monthly traffic trend

  • 2025/9: 362K 月間訪問数
  • 2026/1: 377K 月間訪問数
  • 2026/2: 312.8K 月間訪問数
  • 2026/3: 367.5K 月間訪問数
  • 2026/4: 323.3K 月間訪問数
  • 2026/5: 310.4K 月間訪問数

主要地域

Top 5 countries/regions
Country/regionPercentageTraffic
🇺🇸United States30.16%93.6K
🇩🇪Germany23.21%72K
🇮🇳India18.65%57.9K
🇻🇳Vietnam17.74%55.1K
🇨🇳China10.24%31.8K

流入元

Source typePercentageTraffic
ダイレクト80.59%250.1K
参照元16.36%50.8K
Eメール3.05%9.5K

検索キーワード

influxinfluxdatainflux dbinfluxdbtelegraf

ParadeDB monthly traffic:

Latest traffic

月間訪問数
35.6K
平均滞在時間
1:03
訪問あたりページ数
2.09
直帰率
41.23%
Data updated 2026-06-15

Monthly traffic trend

  • 2025/9: 34K 月間訪問数
  • 2026/1: 36.3K 月間訪問数
  • 2026/2: 33.5K 月間訪問数
  • 2026/3: 53.2K 月間訪問数
  • 2026/4: 32.9K 月間訪問数
  • 2026/5: 35.6K 月間訪問数

主要地域

Top 5 countries/regions
Country/regionPercentageTraffic
🇺🇸United States36.34%12.9K
🇧🇷Brazil22.37%8K
🇮🇳India16.68%5.9K
🇨🇦Canada12.79%4.6K
🇹🇭Thailand11.82%4.2K

流入元

Source typePercentageTraffic
ダイレクト85.76%30.5K
参照元13.23%4.7K
Eメール1.01%360

検索キーワード

parade dbparadedbparadedb vector searchpg searchtantivy
Traffic-based selection guidance: If public market visibility is an important first-pass criterion, investigate InfluxData first. The final choice should still follow taxonomy, use case, and a real trial because higher traffic does not prove broader capabilities or better workflow fit.

Usage comparison

Compare the core capabilities of InfluxData and ParadeDB

InfluxData Core features

データベース
データ管理

ParadeDB Core features

データベース
検索
インフラ

Use cases

InfluxData Use cases

データベース
開発者ツール
オープンソース
SQL
AIインフラ
データ取り込み
データプラットフォーム
IoT
モニタリング
リアルタイム分析
Telegraf
時系列

ParadeDB Use cases

データベース
開発者ツール
オープンソース
SQL
アナリティクス
データインフラ
Elasticsearch の代替
全文検索
Postgres
検索エンジン

InfluxData vs ParadeDB:In-depth comparison and selection guidance

First decide whether the products solve the same kind of need

This in-depth InfluxData vs ParadeDB comparison uses only the product records, taxonomy, audience, traffic, and community signals available on this page. InfluxData is primarily listed under “データ管理”, while ParadeDB is primarily listed under “検索”, so the first decision is whether your actual task matches their recorded scope.

The structured fields currently show these decision-relevant differences: Primary category (InfluxData: データ管理; ParadeDB: 検索); Monthly visits (InfluxData: 310.4K; ParadeDB: 35.6K); Monthly growth (InfluxData: -4%; ParadeDB: 8.1%); Favorites (InfluxData: 152; ParadeDB: 141); Website (InfluxData: www.influxdata.com; ParadeDB: www.paradedb.com). These facts are more useful for selection than brand visibility alone.

What market visibility and monthly traffic mean

In the InfluxData vs ParadeDB monthly traffic comparison, InfluxData currently shows 310.4K visits and ParadeDB shows 35.6K; InfluxData has about 8.7 times the visible traffic of ParadeDB, an absolute difference of about 274.8K visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.

Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.

If public market visibility is an important first-pass criterion, investigate InfluxData first. The final choice should still follow taxonomy, use case, and a real trial because higher traffic does not prove broader capabilities or better workflow fit.

Product positioning, use cases, and roles

InfluxData and ParadeDB currently overlap in shared categories: データベース; shared tags: データベース、開発者ツール、オープンソース、SQL. This can place both on the same shortlist, but it does not prove equal implementation, depth, or cost.

InfluxData's unique categories/tags are データ管理、AIインフラ、データ取り込み、データプラットフォーム、IoT、モニタリング、リアルタイム分析、Telegraf; ParadeDB's are 検索、インフラ、アナリティクス、データインフラ、Elasticsearch の代替、全文検索、Postgres、検索エンジン. These unique fields are the strongest differentiators: validate the product whose recorded scope matches the task instead of following traffic alone.

What ratings, comments, and favorites can tell you

InfluxData has no verified rating, 0 comments, 152 favorites, and 144 likes;ParadeDB has no verified rating, 0 comments, 141 favorites, and 137 likes。

Neither product has enough rating or comment samples for a credible reputation ranking.

Selection guidance by actual need

When to evaluate InfluxData first

Put InfluxData on the priority trial list when the task aligns with “データ管理” and especially データ管理、AIインフラ、データ取り込み、データプラットフォーム、IoT、モニタリング. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.

InfluxData also currently records: pricing is freemium, product type is website, 310.4K verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.

When to evaluate ParadeDB first

Put ParadeDB on the priority trial list when the task aligns with “検索” and especially 検索、インフラ、アナリティクス、データインフラ、Elasticsearch の代替、全文検索. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.

ParadeDB also currently records: pricing is freemium, product type is website, 35.6K verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.

How to validate the recommendation before deciding

The available data describes positioning, public visibility, and community signals, but it cannot prove output quality, speed, integration effort, privacy, or long-term cost in your workflow. Before deciding, run the same representative tasks in InfluxData and ParadeDB, then record completion time, accuracy, manual corrections, and the real paid threshold. A like-for-like trial turns this comparison into a defensible adoption decision.

比較 FAQ

How should I choose between InfluxData and ParadeDB?
Compare positioning, pricing, taxonomy, and traffic maturity, then verify the latest details on each official website.
Where does this comparison data come from?
The factual baseline is derived from product, taxonomy, traffic, and community data. Reviewed editorial conclusions show their source and verification date.
What do unknown fields mean?
Unknown means there is not enough reliable evidence; the page does not fill gaps with assumptions.

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