DBMS > Apache IoTDB vs. Bangdb vs. EsgynDB vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Bangdb vs. EsgynDB vs. Postgres-XL

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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

Converged and high performance database for device data, events, time series, document and graph

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

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	0,08
Rang	#347	Overall
	#47	Document Stores
	#34	Graph DBMS
	#31	Time Series DBMS

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

Punkte	0,49
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

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

docs.bangdb.com

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

Sachin Sinha, BangDB

Esgyn

Erscheinungsjahr

2018

2012

2015

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

BangDB 2.0, October 2021

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

BSD 3

kommerziell

Open Source

Mozilla public 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

C, C++

C++, Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Linux

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events

XML Unterstützung

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

nein

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

SQL like support with command line tool

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

C
C#
C++
Java
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

yes, Notifications (with Streaming only)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Sharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithm

Sharding

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

selectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)

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

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

MVCC

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

In-Memory Unterstützung

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

yes, run db with in-memory only mode

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes (enterprise version only)

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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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25. September 2020, Datanami

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15. Oktober 2020, The New Stack

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