DBMS > Apache IoTDB vs. Datomic vs. DolphinDB vs. Hawkular Metrics vs. LokiJS

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Datomic vs. DolphinDB vs. Hawkular Metrics vs. LokiJS

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

DBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der Daten

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.

Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.

In-memory JavaScript DBMS

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	1,59
Rang	#150	Overall
	#69	Relational DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#379	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	0,43
Rang	#264	Overall
	#42	Document Stores

Website

github.com/techfort/LokiJS

Technische Dokumentation

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

docs.datomic.com

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

www.hawkular.org/hawkular-metrics/docs/user-guide

techfort.github.io/LokiJS

Entwickler

Apache Software Foundation

Cognitect

DolphinDB, Inc

Community supported by Red Hat

Erscheinungsjahr

2018

2012

2018

2014

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

1.0.6735, Juni 2023

v2.00.4, January 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Limitierte Edition gratis

kommerziell

free community version available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Java, Clojure

C++

Java

JavaScript

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
Windows

Linux
OS X
Windows

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

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

über Views

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

RESTful HTTP API

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

HTTP REST

JavaScript API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

Clojure
Java

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

Go
Java
Python
Ruby

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transaction Functions

nein

View Functions in JavaScript

Triggers

By using transaction functions

nein

via Hawkular Alerting

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

keine

But extensive use of caching in the application peers

horizontale Partitionierung

Sharding

basierend auf Cassandra

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

keine

But extensive use of caching in the application peers

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

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

Immediate Consistency

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Atomare Operationen innerhalb einer Collection möglich

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)

Serialisierung einer DB in Node.JS, Cordova/PhoneGap möglich; im Browser mittels IndexedDB-API

In-Memory Unterstützung

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

recommended only for testing and development

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Administrators, Users, Groups

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.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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