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DBMS > Apache IoTDB vs. Datomic vs. EsgynDB vs. Google BigQuery

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Datomic vs. EsgynDB vs. Google BigQuery

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache IoTDB  Xaus Vergleich ausschliessenDatomic  Xaus Vergleich ausschliessenEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle BigQuery  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAn IoT native database with high performance for data management and analysis, deployable on the edge and the cloud and integrated with Hadoop, Spark and FlinkDBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der DatenEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionLarge scale data warehouse service with append-only tables
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,18
Rang#173  Overall
#15  Time Series DBMS
Punkte1,59
Rang#150  Overall
#69  Relational DBMS
Punkte0,16
Rang#329  Overall
#146  Relational DBMS
Punkte60,38
Rang#19  Overall
#13  Relational DBMS
Websiteiotdb.apache.orgwww.datomic.comwww.esgyn.cncloud.google.com/­bigquery
Technische Dokumentationiotdb.apache.org/­UserGuide/­Master/­QuickStart/­QuickStart.htmldocs.datomic.comcloud.google.com/­bigquery/­docs
EntwicklerApache Software FoundationCognitectEsgynGoogle
Erscheinungsjahr2018201220152010
Aktuelle Version1.1.0, April 20231.0.6735, Juni 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0kommerziell infoLimitierte Edition gratiskommerziellkommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaJava, ClojureC++, Java
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)Alle Betriebssysteme mit einer Java VMLinuxgehostet
Datenschemajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjajajanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageneinjaja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
Native API
RESTful HTTP APIADO.NET
JDBC
ODBC
RESTful HTTP/JSON API
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C#
C++
Go
Java
Python
Scala
Clojure
Java
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjaja infoTransaction FunctionsJava Stored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin JavaScript
TriggersjaBy using transaction functionsneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontal partitioning (by time range) + vertical partitioning (by deviceId)keine infoBut extensive use of caching in the application peersShardingkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenselectable replication methods; using Raft/IoTConsensus algorithm to ensure strong/eventual data consistency among multiple replicaskeine infoBut extensive use of caching in the application peersMulti-source replication between multi datacenters
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenIntegration with Hadoop and Sparkneinjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Strong Consistency with Raft
Immediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDACIDnein infoWeil zur Abfrage von Daten gedacht
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja infousing external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)jaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaja inforecommended only for testing and developmentneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollejaneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardZugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene infoGoogle Cloud Identity & Access Management (IAM)

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

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Weitere Ressourcen
Apache IoTDBDatomicEsgynDBGoogle BigQuery
DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023
2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

Snowflake is the DBMS of the Year 2022, defending the title from last year
3. Januar 2023, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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TsFile: A Standard Format for IoT Time Series Data
27. Februar 2024, The New Stack

Linux 6.5 With AMD P-State EPP Default Brings Performance & Power Efficiency Benefits For Ryzen Servers
21. September 2023, Phoronix

AMD EPYC 8324P / 8324PN Siena 32-Core Siena Linux Server Performance Review
10. Oktober 2023, Phoronix

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25. September 2020, Datanami

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15. Oktober 2020, The New Stack

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Nubank buys firm behind Clojure programming language
28. Juli 2020, Finextra

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13. November 2021, InfoQ.com

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1. Dezember 2020, The New Stack

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22. Dezember 2021, CIO

Google Cloud partners Coinbase to accept crypto payments
11. Oktober 2022, Ledger Insights

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15. April 2021, InfoWorld

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23. März 2016, ZDNet

Benefits of a Hybrid Data Lake. How to combine a Data Warehouse with a… | by Christianlauer
14. Januar 2021, Towards Data Science

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