DBMS > Apache IoTDB vs. Elasticsearch vs. EsgynDB vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Elasticsearch vs. EsgynDB vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Postgres-XL

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

Eine moderne Such- und Analyseplattform basierend auf Apache Lucene

Elasticsearch lets you perform and combine many types of searches such as structured, unstructured, geo, and metric

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Relationaler Datenbankdienst aus der Cloud mit großer Kompatibilität zum Microsoft SQL Server

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Suchmaschine

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS
Vektor DBMS

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	135,35
Rang	#7	Overall
	#1	Suchmaschinen

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	77,99
Rang	#16	Overall
	#11	Relational DBMS

Punkte	0,49
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Website

iotdb.apache.org

www.elastic.co/elasticsearch

www.esgyn.cn

azure.microsoft.com/en-us/products/azure-sql/database

www.postgres-xl.org

Technische Dokumentation

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

www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

Elastic

Esgyn

Microsoft

Erscheinungsjahr

2018

2010

2015

2010

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

8.6, January 2023

V12

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Elastic License

kommerziell

Open Source

Mozilla public license

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++, Java

C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

gehostet

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Flexible Typdefinitionen, die - sobald definiert - persistent bleiben.

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

Java API
RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

.Net
Groovy
Community Contributed Clients
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
C#
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

Transact SQL

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

Mittels Verwendung des 'Percolation' features

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Sharding

horizontale Partitionierung

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 replication between multi datacenters

ja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Integration with Hadoop and Spark

ES-Hadoop Connector

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Strong Consistency with Raft

Eventual Consistency

Synchrone dokumentenbasierte Replikation. Write consistency konfigurierbar: one, quorum, all

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

MVCC

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

Memcached and Redis integration

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

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