DBMS > Apache IoTDB vs. Cachelot.io vs. DolphinDB vs. PostGIS

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Cachelot.io vs. DolphinDB vs. PostGIS

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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

In-memory caching system

DolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.

Spatial extension of PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

Punkte	4,13
Rang	#80	Overall
	#6	Time Series DBMS

Punkte	22,69
Rang	#29	Overall
	#1	Spatial DBMS

Website

Technische Dokumentation

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

docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html

postgis.net/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

DolphinDB, Inc

Erscheinungsjahr

2018

2015

2018

2005

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

v2.00.4, January 2022

3.4.2, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Simplified BSD License

kommerziell

free community version available

Open Source

GPL v2.0

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++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

FreeBSD
Linux
OS X

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

Memcached Protokoll

JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

.Net
C
C++
ColdFusion
Erlang
Java
Lisp
Lua
OCaml
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby

C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

keine

horizontale Partitionierung

basierend auf PostgreSQL

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

basierend auf PostgreSQL

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Administrators, Users, Groups

basierend auf PostgreSQL

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Weitere Ressourcen

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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