DBMS > Apache IoTDB vs. Drizzle vs. Google Cloud Datastore vs. Lovefield

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Drizzle vs. Google Cloud Datastore vs. Lovefield

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.

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

MySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	1,18
Rang	#173	Overall
	#15	Time Series DBMS

Punkte	4,47
Rang	#76	Overall
	#12	Document Stores

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Website

iotdb.apache.org

cloud.google.com/datastore

google.github.io/lovefield

Technische Dokumentation

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

cloud.google.com/datastore/docs

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

Entwickler

Apache Software Foundation

Drizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian Aker

Google

Erscheinungsjahr

2018

2008

2014

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

7.2.4, September 2012

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GNU GPL

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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++

JavaScript

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

FreeBSD
Linux
OS X

gehostet

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, Details hier

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

mit propriätären Erweiterungen

SQL-like query language (GQL)

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

JDBC

gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

C
C++
Java
PHP

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

mit Google App Engine

nein

Triggers

nein

Hooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.

Callbacks mit Google Apps Engine

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Sharding

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

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Multi-source replication using Paxos

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Integration with Hadoop and Spark

nein

mittels Google Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Strong Consistency with Raft

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration

Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

via ReferenceProperties or Ancestor paths

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Pluggable Authentication Mechanismen

z.B. LDAP, HTTP

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

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

DB-Engines Blog Posts

MySQL won the April ranking; did its forks follow?
1. April 2015, Paul Andlinger

Has MySQL finally lost its mojo?
1. Juli 2013, Matthias Gelbmann

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