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Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. DolphinDB vs. RocksDB vs. Spark SQL vs. Tkrzw

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache IoTDB  Xaus Vergleich ausschliessenDolphinDB  Xaus Vergleich ausschliessenRocksDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet  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 FlinkDolphinDB 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.Embeddable persistent key-value store optimized for fast storage (flash and RAM)Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenA concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSTime Series DBMSKey-Value StoreRelational DBMSKey-Value Store
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,31
Rang#164  Overall
#14  Time Series DBMS
Punkte4,03
Rang#78  Overall
#6  Time Series DBMS
Punkte3,41
Rang#86  Overall
#11  Key-Value Stores
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,07
Rang#372  Overall
#57  Key-Value Stores
Websiteiotdb.apache.orgwww.dolphindb.comrocksdb.orgspark.apache.org/­sqldbmx.net/­tkrzw
Technische Dokumentationiotdb.apache.org/­UserGuide/­Master/­QuickStart/­QuickStart.htmldocs.dolphindb.cn/­en/­help200/­index.htmlgithub.com/­facebook/­rocksdb/­wikispark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerApache Software FoundationDolphinDB, IncFacebook, Inc.Apache Software FoundationMikio Hirabayashi
Erscheinungsjahr20182018201320142020
Aktuelle Version1.1.0, April 2023v2.00.4, January 20229.2.1, Mai 20243.5.0 ( 2.13), September 20230.9.3, August 2020
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0kommerziell infofree community version availableOpen Source infoBSDOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC++C++ScalaC++
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)Linux
Windows
LinuxLinux
OS X
Windows
Linux
macOS
Datenschemajajaschemafreijaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaneinjanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinneinnein
Sekundärindizesjajaneinnein
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageSQL-like query languageneinSQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
Native API
JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket
C++ API
Java API
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C#
C++
Go
Java
Python
Scala
C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust
C
C++
Go
Java
Perl
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
C++
Java
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjajaneinneinnein
Triggersjaneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontal partitioning (by time range) + vertical partitioning (by deviceId)horizontale Partitionierunghorizontal partitioningyes, utilizing Spark Corekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenselectable replication methods; using Raft/IoTConsensus algorithm to ensure strong/eventual data consistency among multiple replicasjajakeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenIntegration with Hadoop and Sparkjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Strong Consistency with Raft
Immediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinjajanein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjajajaneinja infousing specific database classes
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollejaAdministrators, Users, Groupsneinneinnein

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
DrittanbieterSpeedb: A high performance RocksDB-compliant key-value store optimized for write-intensive workloads.
» mehr

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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