DBMS > Apache IoTDB vs. ArcadeDB vs. BigObject vs. Graph Engine

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. ArcadeDB vs. BigObject vs. Graph Engine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Fast and scalable multi-model DBMS, originally forked from OrientDB but most of the code has been rewritten

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Time Series DBMS

in next version

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Graph DBMS
Key-Value Store

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

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

Punkte	0,02
Rang	#366	Overall
	#50	Document Stores
	#38	Graph DBMS
	#53	Key-Value Stores
	#36	Time Series DBMS

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	0,61
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

Website

Technische Dokumentation

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

docs.arcadedb.com

docs.bigobject.io

www.graphengine.io/docs/manual

Entwickler

Apache Software Foundation

Arcade Data

BigObject, Inc.

Microsoft

Erscheinungsjahr

2018

2021

2015

2010

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

MIT License

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

.NET and C

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

.NET

Datenschema

schemafrei

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

SQL-like query language, no joins

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

JDBC
MongoDB API
OpenCypher
PostgreSQL wire protocol
Redis API
RESTful HTTP/JSON API
TinkerPop Gremlin

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

Java

C#
C++
F#
Visual Basic

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

keine

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Integration with Hadoop and Spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Strong Consistency with Raft

Immediate Consistency

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

relationship in graphs

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

TsFile: A Standard Format for IoT Time Series Data
27. Februar 2024, The New Stack

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25. September 2020, Datanami

Benchmarking The Performance Impact To AMD Inception Mitigations
15. August 2023, Phoronix

IoTDB Provides Data Management for Industrial Edge IT
15. Oktober 2020, The New Stack

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2. Juni 2023, Microsoft

Open source Microsoft Graph Engine takes on Neo4j
13. Februar 2017, InfoWorld

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21. Juni 2023, Datanami

IBM releases Graph, a service that can outperform SQL databases
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The graph analytics landscape 2019 - DataScienceCentral.com
27. Februar 2019, Data Science Central

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