DBMS > Apache IoTDB vs. Databricks vs. EsgynDB vs. Trino

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Databricks vs. EsgynDB vs. Trino

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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

The Databricks Lakehouse Platform combines elements of data lakes and data warehouses to provide a unified view onto structured and unstructured data. It is based on Apache Spark.

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Fast distributed SQL query engine for big data analytics. Forked from Presto and originally named PrestoSQL

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Key-Value Store
Spatial DBMS
Suchmaschine
Time Series DBMS
Wide Column Store

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

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

Punkte	78,61
Rang	#15	Overall
	#2	Document Stores
	#10	Relational DBMS

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	5,00
Rang	#66	Overall
	#36	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

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

docs.databricks.com

trino.io/broadcast
trino.io/docs/current

Social network pages

Entwickler

Apache Software Foundation

Databricks

Esgyn

Trino Software Foundation

Erscheinungsjahr

2018

2013

2015

2012

2020 rebranded from PrestoSQL

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

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.

Starburst Galaxy offers a feature-rich user interface to connect all your data sources, manage your Trino clusters, and query your data.

Implementierungssprache

Java

C++, Java

Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

gehostet

Linux

Linux
macOS

for devlopment

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

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

depending on connected data-source

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

with Databricks SQL

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
RESTful HTTP API
Trino CLI

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

Python
R
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Java Stored Procedures

yes, depending on connected data-source

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Sharding

depending on connected data-source

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 replication between multi datacenters

depending on connected data-source

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

depending on connected data-source

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

depending on connected data-source

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

depending on connected data-source

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

SQL standard access control

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Supported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS...
» mehr

Trino is the fastest open source, massively parallel processing SQL query engine...
» mehr

Competitive advantages

High performance analtyics and data processing of very large data sets Powerful ANSI...
» mehr

Typical application scenarios

Performant analytics query engine for data warehouses, data lakes, and data lakehouses...
» mehr

Key customers

Trino is widely adopted across the globe as freely-available open source software....
» mehr

Market metrics

33000+ commits in GitHub 8200+ stargazers in GitHub 1200+ pull requests merged in...
» mehr

Licensing and pricing models

Trino is an open source project and usage is therefore free. Commercial offerings...
» mehr

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4. April 2024

57: Seeing clearly with OpenTelemetry
14. März 2024

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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