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DBMS > Apache IoTDB vs. Drizzle vs. Google Cloud Firestore vs. Kinetica vs. SpaceTime

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Drizzle vs. Google Cloud Firestore vs. Kinetica vs. SpaceTime

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache IoTDB  Xaus Vergleich ausschliessenDrizzle  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Firestore  Xaus Vergleich ausschliessenKinetica  Xaus Vergleich ausschliessenSpaceTime  Xaus Vergleich ausschliessen
Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.
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 FlinkMySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.Cloud Firestore is an auto-scaling document database for storing, syncing, and querying data for mobile and web apps. It offers seamless integration with other Firebase and Google Cloud Platform products.Fully vectorized database across both GPUs and CPUsSpaceTime ist ein Spatio-temporal DBMS mit Focus auf Performance.
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSRelational DBMSDocument StoreRelational DBMSSpatial DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
Time Series DBMS
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,18
Rang#173  Overall
#15  Time Series DBMS
Punkte7,85
Rang#51  Overall
#8  Document Stores
Punkte0,64
Rang#236  Overall
#109  Relational DBMS
Punkte0,00
Rang#383  Overall
#7  Spatial DBMS
Websiteiotdb.apache.orgfirebase.google.com/­products/­firestorewww.kinetica.comwww.mireo.com/­spacetime
Technische Dokumentationiotdb.apache.org/­UserGuide/­Master/­QuickStart/­QuickStart.htmlfirebase.google.com/­docs/­firestoredocs.kinetica.com
EntwicklerApache Software FoundationDrizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian AkerGoogleKineticaMireo
Erscheinungsjahr20182008201720122020
Aktuelle Version1.1.0, April 20237.2.4, September 20127.1, August 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0Open Source infoGNU GPLkommerziellkommerziellkommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC++C, C++C++
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)FreeBSD
Linux
OS X
gehostetLinuxLinux
Datenschemajajaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjajajajanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageja infomit propriätären ErweiterungenneinSQL-like DML and DDL statementsA subset of ANSI SQL is implemented
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
Native API
JDBCAndroid
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C#
C++
Go
Java
Python
Scala
C
C++
Java
PHP
Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C#
C++
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjaneinyes, Firebase Rules & Cloud Functionsbenutzerdefinierte Funktionennein
Triggersjanein infoHooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.yes, with Cloud Functionsja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified rangenein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontal partitioning (by time range) + vertical partitioning (by deviceId)ShardingShardingShardingFixed-grid hypercubes
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenselectable replication methods; using Raft/IoTConsensus algorithm to ensure strong/eventual data consistency among multiple replicasMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
Multi-Source ReplikationSource-Replica ReplikationReal-time block device replication (DRBD)
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenIntegration with Hadoop and SparkneinUsing Cloud Dataflowneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Strong Consistency with Raft
Immediate ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDjaneinnein
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 haltenjaja infoGPU vRAM or System RAMnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollejaPluggable Authentication Mechanismen infoz.B. LDAP, HTTPAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth.Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebeneja

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
Apache IoTDBDrizzleGoogle Cloud FirestoreKineticaSpaceTime
DB-Engines Blog Posts

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1. April 2015, Paul Andlinger

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

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

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7. August 2020, Towards Data Science

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