DBMS > Apache IoTDB vs. BaseX vs. Google BigQuery vs. ObjectBox vs. Teradata

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. BaseX vs. Google BigQuery vs. ObjectBox vs. Teradata

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

Leichtgewichtiges Native XML DBMS mit Unterstützung für XQuery 3.0 und mit interactiver GUI.

Large scale data warehouse service with append-only tables

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

A hybrid cloud data analytics software platform (Teradata Vantage)

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

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

Punkte	1,84
Rang	#135	Overall
	#4	Native XML DBMS

Punkte	58,10
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	1,29
Rang	#166	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	44,87
Rang	#22	Overall
	#15	Relational DBMS

Website

iotdb.apache.org

basex.org

cloud.google.com/bigquery

objectbox.io

www.teradata.com

Technische Dokumentation

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

docs.basex.org

cloud.google.com/bigquery/docs

docs.objectbox.io

docs.teradata.com

Entwickler

Apache Software Foundation

BaseX GmbH

Google

ObjectBox Limited

Teradata

Erscheinungsjahr

2018

2007

2010

2017

1984

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

11.0, Juni 2024

Teradata Vantage 1.0 MU2, Jänner 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

BSD Lizenz

kommerziell

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C und C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Linux
OS X
Windows

gehostet

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

gehostet
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XQuery unterstützt Typen

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

Spezielle Join-Indizes für physikalisches 'pre-joining' von Tabellen

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

SQL 2016 + extensions

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

Java API
RESTful HTTP API
RESTXQ
WebDAV
XML:DB
XQJ

RESTful HTTP/JSON API

Proprietäres native API

.NET Client API
HTTP REST
JDBC
JMS Adapter
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

Actionscript
C
C#
Haskell
Java
JavaScript

Node.js
Lisp
Perl
PHP
Python
Qt
Rebol
Ruby
Scala
Visual Basic

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

C
C++
Cobol
Java (JDBC-ODBC)
Perl
PL/1
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

nein

UDFs, stored procedures, table functions in parallel

Triggers

mittels Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

keine

Sharding

Hashing

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

online/offline synchronization between client and server

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Mehrere Lese-, ein Schreibprozess

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

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

Benutzer mit feingranularem, 4-stufigem Berechtigungskonzept

Zugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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