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Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Cubrid vs. LeanXcale

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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

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

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

Punkte	1,31
Rang	#159	Overall
	#14	Time Series DBMS

Punkte	0,97
Rang	#189	Overall
	#86	Relational DBMS

Punkte	0,28
Rang	#286	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#130	Relational DBMS

Website

iotdb.apache.org

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

www.leanxcale.com

Technische Dokumentation

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

cubrid.org/manuals

Entwickler

Apache Software Foundation

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

LeanXcale

Erscheinungsjahr

2018

2008

2015

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

11.0, Jaenner 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

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++, Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Linux
Windows

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

through Apache Derby

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

C
Java
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

keine

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

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

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

fine grained access rights according to SQL-standard

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24. November 2008, 코리아타임스

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