DBMS > Apache IoTDB vs. Bangdb vs. EsgynDB vs. RDF4J vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Bangdb vs. EsgynDB vs. RDF4J vs. Trafodion

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

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

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

RDF Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	1,31
Rang	#164	Overall
	#14	Time Series DBMS

Punkte	0,16
Rang	#338	Overall
	#47	Document Stores
	#32	Graph DBMS
	#31	Time Series DBMS

Punkte	0,25
Rang	#312	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	0,74
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Website

Technische Dokumentation

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

docs.bangdb.com

rdf4j.org/documentation

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Sachin Sinha, BangDB

Esgyn

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2018

2012

2015

2004

2014

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

BangDB 2.0, October 2021

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

BSD 3

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Apache 2.0

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

Java

C++, Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

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

Sekundärindizes

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

SQL like support with command line tool

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

C
C#
C++
Java
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Java
PHP
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

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

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

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

Multi-source replication between multi datacenters

keine

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Integration with Hadoop and Spark

nein

mittels user defined functions und HBase

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

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

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 Storage wird ebenfalls unterstützt

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

nein

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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