DBMS > Apache IoTDB vs. Badger vs. Derby vs. EsgynDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Badger vs. Derby vs. EsgynDB

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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

An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Key-Value Store

Relational DBMS

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

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

Punkte	0,14
Rang	#331	Overall
	#49	Key-Value Stores

Punkte	4,71
Rang	#69	Overall
	#37	Relational DBMS

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Website

iotdb.apache.org

github.com/dgraph-io/badger

db.apache.org/derby

www.esgyn.cn

Technische Dokumentation

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

godoc.org/github.com/dgraph-io/badger

db.apache.org/derby/manuals/index.html

Entwickler

Apache Software Foundation

DGraph Labs

Apache Software Foundation

Esgyn

Erscheinungsjahr

2018

2017

1997

2015

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

10.17.1.0, November 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2

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

C++, Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

JDBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

Java

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

keine

Sharding

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

keine

Source-Replica Replikation

Multi-source replication between multi datacenters

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

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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Weitere Ressourcen

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15. Oktober 2020, The New Stack

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JDBC tutorial: Easy installation and setup with Apache Derby
20. Dezember 2019, TheServerSide.com

Top Database Tools for Java Developers in 2023
17. November 2023, TechRepublic

Installing Apache Hive 3.1.2 on Windows 10 | by Hadi Fadlallah
3. Mai 2020, Towards Data Science

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21. März 2023, blogs.oracle.com

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15. September 2014, InfoWorld

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