DBMS > AgensGraph vs. Apache IoTDB vs. EXASOL

Vergleich der Systemeigenschaften AgensGraph vs. Apache IoTDB vs. EXASOL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Multi-model database supporting relational and graph data models and built upon PostgreSQL

An IoT native database with high performance for data management and analysis, deployable on the edge and the cloud and integrated with Hadoop, Spark and Flink

High-performance, in-memory, MPP database specifically designed for in-memory analytics.

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,20
Rang	#321	Overall
	#27	Graph DBMS
	#143	Relational DBMS

Punkte	1,18
Rang	#173	Overall
	#15	Time Series DBMS

Punkte	1,99
Rang	#124	Overall
	#58	Relational DBMS

Website

bitnine.net/agensgraph

iotdb.apache.org

www.exasol.com

Technische Dokumentation

bitnine.net/documentation

iotdb.apache.org/UserGuide/Master/QuickStart/QuickStart.html

www.exasol.com/resources

Entwickler

Bitnine Global Inc.

Apache Software Foundation

Exasol

Erscheinungsjahr

2016

2018

2000

Aktuelle Version

2.1, Dezember 2018

1.1.0, April 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

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

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Datenschema

depending on used data model

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

Cypher Query Language
JDBC

JDBC
Native API

.Net
JDBC
ODBC
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
JavaScript
Python

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

Java
Lua
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

nein, aber über Tabellenvererbung möglich

horizontal partitioning (by time range) + vertical partitioning (by deviceId)

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

selectable replication methods; using Raft/IoTConsensus algorithm to ensure strong/eventual data consistency among multiple replicas

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Integration with Hadoop and Spark

Hadoop integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Strong Consistency with Raft

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

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

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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