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Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Bangdb vs. dBASE vs. JSqlDb vs. Splice Machine

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

JSqlDB seems to be discontinued. 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

dBase war eine der ersten Datenbanken mit einer eigenen Entwicklungsumgebung auf PC's. Die letzte Version dbase V wird als dBase classic weiter vertrieben und benötigt eine DOS-Emulation. Das aktuelle Produkt ist aber dBase Plus.

JavaScript Query Language Database, stores JavaScript objects and primitives

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

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	10,34
Rang	#44	Overall
	#28	Relational DBMS

Punkte	0,54
Rang	#250	Overall
	#114	Relational DBMS

Website

jsqldb.org (offline)

Technische Dokumentation

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

docs.bangdb.com

www.dbase.com/support/knowledgebase

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Apache Software Foundation

Sachin Sinha, BangDB

Asthon Tate

Konrad von Backstrom

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2018

2012

1979

2018

2014

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

BangDB 2.0, October 2021

dBASE 2019, 2019

0.8, Dezember 2018

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

BSD 3

kommerziell

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

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++

Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Linux

DOS

dBase Classic
Windows

dBase Pro

Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

nein

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

nein

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

keine

Mit der Entwicklungsumgebung kann aber auf andere DBMS oder ODBC-Datenquellen zugegriffen werden

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

C
C#
C++
Java
Python

dBase eigene IDE

JavaScript

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Die IDE kann stored procedures in anderen Datenquellen aufrufen.

functions in JavaScript

Java

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

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

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)

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Integration with Hadoop and Spark

nein

Yes, via Full Spark Integration

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

nein

Nicht für dBase interne Daten, wohl aber Unterstützung durch die IDE beim Zugriff auf externe DBMS

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

using RocksDB

In-Memory Unterstützung

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

yes, run db with in-memory only mode

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes (enterprise version only)

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Access rights for users, groups and roles according to 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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3. Juni 2013, Paul Andlinger

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