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Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. DolphinDB vs. Oracle Berkeley DB vs. Tibero

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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

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.

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

A secure RDBMS, designed for easy portability from Oracle

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Relational DBMS

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

Punkte	2,21
Rang	#117	Overall
	#20	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	1,78
Rang	#140	Overall
	#64	Relational DBMS

Website

iotdb.apache.org

www.dolphindb.com

www.oracle.com/database/technologies/related/berkeleydb.html

us.tmaxsoft.com/products/tibero

Technische Dokumentation

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

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

docs.oracle.com/cd/E17076_05/html/index.html

technet.tmaxsoft.com/upload/download/online/tibero/pver-20150504-000002/index.html

Entwickler

Apache Software Foundation

DolphinDB, Inc

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

TmaxSoft

Erscheinungsjahr

2018

1994

2003

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

v2.00.4, January 2022

18.1.40, Mai 2020

6, April 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

free community version available

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

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, C++ (depending on the Berkeley DB edition)

C and Assembler

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Linux
Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

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

only with the Berkeley DB XML edition

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

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

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)
Tibero CLI

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

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

.Net

Figaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere

Es gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Perl
Python
Tcl

C
C#
C++
Cobol
Java
Objective-C
Perl
PHP
Python
Ruby
Visual Basic

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Persistent Stored Procedure (PSM)

Triggers

nein

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

horizontale Partitionierung

keine

horizontale Partitionierung

by range, hash, list or composite

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

Multi-Source Replikation
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

planned for next version

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Administrators, Users, Groups

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard (SQL 92, SQL 99)

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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