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Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Couchbase vs. Postgres-XL vs. Riak KV

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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

A distributed document store with integrated cache, a powerful search engine, in-built operational and analytical capabilities, and an embedded mobile database

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Sekundäre Datenbankmodelle

Key-Value Store

originating from the former Membase product and supporting the Memcached protocol
Spatial DBMS

using the Geocouch extension
Suchmaschine
Time Series DBMS
Vektor DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	1,19
Rang	#176	Overall
	#15	Time Series DBMS

Punkte	18,46
Rang	#36	Overall
	#5	Document Stores

Punkte	0,52
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	4,44
Rang	#80	Overall
	#9	Key-Value Stores

Website

iotdb.apache.org

www.couchbase.com

www.postgres-xl.org

Technische Dokumentation

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

docs.couchbase.com

www.postgres-xl.org/documentation

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

Entwickler

Apache Software Foundation

Couchbase, Inc.

OpenSource, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2018

2011

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2009

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

Server: 7.2, June 2023; Mobile: 3.1, March 2022; Couchbase Capella (DBaaS), June 2023

10 R1, Oktober 2018

3.2.0, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Business Source License (BSL 1.1); Commercial licenses also available

Open Source

Mozilla public license

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

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++, Go and Erlang

Erlang

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS

Linux
OS X

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

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

SQL++, extends ANSI SQL to JSON for operational, transactional, and analytic use cases

distributed, parallel query execution

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

CLI Client
HTTP REST
Kafka Connector
Native language bindings for CRUD, Query, Search and Analytics APIs
Spark Connector
Spring Data

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

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

.Net
C
Go
Java
JavaScript

Node.js
Kotlin
PHP
Python
Ruby
Scala

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Functions and timers in JavaScript and UDFs in Java, Python, SQL++

benutzerdefinierte Funktionen

Erlang

Triggers

über das TAP Protokoll

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Automatic Sharding

horizontale Partitionierung

Sharding

kein "single point of failure"

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

Multi-Source Replikation

inklusive cross data center replication
Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

Eventual Consistency
Immediate Consistency

pro Operation auswählbar

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

MVCC

nein

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

Ephemeral buckets

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

User and Administrator separation with password-based and LDAP integrated Authentication. Role-base access control.

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

yes, using Riak Security

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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2. Juni 2014, Matthias Gelbmann

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