DBMS > Apache IoTDB vs. BigObject vs. Drizzle vs. Graph Engine

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. BigObject vs. Drizzle vs. Graph Engine

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle 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

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

MySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

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

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

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	0,61
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

Website

iotdb.apache.org

bigobject.io

www.graphengine.io

Technische Dokumentation

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

docs.bigobject.io

www.graphengine.io/docs/manual

Entwickler

Apache Software Foundation

BigObject, Inc.

Drizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian Aker

Microsoft

Erscheinungsjahr

2018

2015

2008

2010

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

7.2.4, September 2012

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

GNU GPL

Open Source

MIT 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++

.NET and C

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

FreeBSD
Linux
OS X

.NET

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

SQL-like DML and DDL statements

mit propriätären Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

C
C++
Java
PHP

C#
C++
F#
Visual Basic

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

Triggers

nein

Hooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

keine

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

keine

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

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Pluggable Authentication Mechanismen

z.B. LDAP, HTTP

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

MySQL won the April ranking; did its forks follow?
1. April 2015, Paul Andlinger

Has MySQL finally lost its mojo?
1. Juli 2013, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

TsFile: A Standard Format for IoT Time Series Data
27. Februar 2024, The New Stack

AMD EPYC 8324P / 8324PN Siena 32-Core Siena Linux Server Performance Review
10. Oktober 2023, Phoronix

Apache Promotes IoT Database Project
25. September 2020, Datanami

Benchmarking The Performance Impact To AMD Inception Mitigations
15. August 2023, Phoronix

IoTDB Provides Data Management for Industrial Edge IT
15. Oktober 2020, The New Stack

bereitgestellt von Google News

Trinity
2. Juni 2023, Microsoft

Open source Microsoft Graph Engine takes on Neo4j
13. Februar 2017, InfoWorld

Aerospike Is Now a Graph Database, Too
21. Juni 2023, Datanami

IBM releases Graph, a service that can outperform SQL databases
27. Juli 2016, GeekWire

The graph analytics landscape 2019 - DataScienceCentral.com
27. Februar 2019, Data Science Central

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk