DBMS > Apache IoTDB vs. Dolt vs. Kinetica vs. LevelDB vs. Riak TS

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Dolt vs. Kinetica vs. LevelDB vs. Riak TS

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

A MySQL compatible DBMS with Git-like versioning of data and schema

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

Embeddable fast key-value storage library that provides an ordered mapping from string keys to string values

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	1,31
Rang	#159	Overall
	#14	Time Series DBMS

Punkte	0,93
Rang	#194	Overall
	#90	Relational DBMS

Punkte	0,42
Rang	#261	Overall
	#120	Relational DBMS

Punkte	2,33
Rang	#111	Overall
	#19	Key-Value Stores

Punkte	0,17
Rang	#318	Overall
	#27	Time Series DBMS

Website

iotdb.apache.org

github.com/dolthub/dolt
www.dolthub.com

www.kinetica.com

github.com/google/leveldb

Technische Dokumentation

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

docs.dolthub.com

docs.kinetica.com

github.com/google/leveldb/blob/main/doc/index.md

www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest

Entwickler

Apache Software Foundation

DoltHub Inc

Kinetica

Google

Open Source, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2018

2012

2011

2015

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

7.1, August 2021

1.23, Februar 2021

3.0.0, September 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

BSD

Open Source

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++

C++

Erlang

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Linux
macOS
Windows

Linux

Illumos
Linux
OS X
Windows

Linux
OS X

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

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

SQL-like DML and DDL statements

nein

yes, limited

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

CLI Client
HTTP REST

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C++
Go
Java

3rd party binding
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Python

3rd party binding

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes

currently in alpha release

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Erlang

Triggers

triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range

nein

pre-commit hooks and post-commit hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

keine

Sharding

keine

Sharding

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

A database can be cloned to multiple locations and be used there in isolation. Data/schema changes can be pushed/pulled explicitly between locations.

Source-Replica Replikation

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

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 or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

with automatic compression on writes

In-Memory Unterstützung

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

GPU vRAM or System RAM

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Only one user is configurable, and must be specified in the config file at startup

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

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

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