DBMS > Apache IoTDB vs. BigObject vs. Microsoft SQL Server vs. PostgreSQL vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. BigObject vs. Microsoft SQL Server vs. PostgreSQL vs. Sphinx

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

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Relationales DBMS von Microsoft

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Entwickelt als objektorientiertes DBMS, im Laufe der Zeit um 'Standards' wie SQL erweitert

Open Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

mit objektorientierten Erweiterungen, z.B.: benutzerdefinierte Datentypen/Funktionen und Vererbung. Key/Value handling mit hstore Modul.

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

Document Store
Graph DBMS

with Apache Age
Spatial DBMS
Vektor DBMS

with pgvector extension

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

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

Punkte	0,19
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	821,56
Rang	#3	Overall
	#3	Relational DBMS

Punkte	636,25
Rang	#4	Overall
	#4	Relational DBMS

Punkte	5,95
Rang	#55	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

iotdb.apache.org

bigobject.io

www.microsoft.com/en-us/sql-server

www.postgresql.org

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

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

docs.bigobject.io

learn.microsoft.com/en-US/sql/sql-server

www.postgresql.org/docs

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

BigObject, Inc.

Microsoft

PostgreSQL Global Development Group

www.postgresql.org/developer

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2018

2015

1989

1989: Postgres, 1996: PostgreSQL

2001

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

SQL Server 2022, November 2022

16.3, Mai 2024

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

Open Source

BSD

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

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.

SQLServer Flex @ STACKIT offers a managed version of SQL Server with adjustable CPU, RAM, storage amount and speed, in enterprise grade to perfectly match all application requirements. All services are 100% GDPR-compliant.

PostgreSQL Flex @ STACKIT offers managed PostgreSQL Instances with adjustable CPU, RAM, storage amount and speed and several extensions available, in enterprise grade to perfectly match all application requirements. All 100% GDPR-compliant.
Aiven for PostgreSQL: Fully managed PostgreSQL for developers with 70+ extensions and flexible orchestration tools.

Implementierungssprache

Java

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)

Linux
Windows

FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OpenBSD
OS X
Solaris
Unix
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

specific XML-type available, but no XML query functionality.

Sekundärindizes

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

SQL-like DML and DDL statements

Standard mit zahlreichen Erweiterungen

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
Tabular Data Stream (TDS)

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

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

C#
C++
Delphi
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R
Ruby
Visual Basic

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

Transact SQL, .NET languages, R, Python and (with SQL Server 2019) Java

benutzerdefinierte Funktionen

realisiert z.B. mit spezifischer Sprache PL/pgSQL, aber auch andere Sprachen möglich (Perl, Python, Tcl, etc.)

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

keine

Tabellen können auf mehrere Files aufgeteilt werden (horizontale Partitionierung), sharding möglich (mittels federation)

partitioning by range, list and (since PostgreSQL 11) by hash

Sharding

Aufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.

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

ja, aber abhängig von der SQL-Server Edition

Source-Replica Replikation

andere Varianten durch Verwendung von 3rd party - tools

keine

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

Immediate Consistency

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

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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.

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