DBMS > Apache IoTDB vs. EsgynDB vs. Faircom DB vs. SiteWhere

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. EsgynDB vs. Faircom DB vs. SiteWhere

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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

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

Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs.

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Time Series DBMS

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

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

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

Punkte	0,20
Rang	#318	Overall
	#48	Key-Value Stores
	#141	Relational DBMS

Punkte	0,06
Rang	#356	Overall
	#35	Time Series DBMS

Website

iotdb.apache.org

www.esgyn.cn

www.faircom.com/products/faircom-db

github.com/sitewhere/sitewhere

Technische Dokumentation

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

docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Esgyn

FairCom Corporation

SiteWhere

Erscheinungsjahr

2018

2015

1979

2010

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

V12, November 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Restricted, free version available

Open Source

Common Public Attribution License Version 1.0

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++, Java

ANSI C, C++

Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Linux

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OS X
QNX
SCO
Solaris
VxWorks
Windows

easily portable to other OSs

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schema free, schema optional, schema required, partial schema,

vordefiniertes Schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types, JSON, typed binary structures

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

ADO.NET
JDBC
ODBC

ADO.NET
Direct SQL
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP/JSON API
RESTful MQTT/JSON API
RPC

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js and browser)
PHP
Python
Visual Basic

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

.Net, JavaScript, C/C++

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Sharding

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

Sharding

basierend auf HBase

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

yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution).

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

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

Eventual Consistency
Immediate Consistency
Tunable consistency per server, database, table, and transaction

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

tunable from ACID to Eventually Consistent

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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AMD EPYC 8324P / 8324PN Siena 32-Core Siena Linux Server Performance Review
10. Oktober 2023, Phoronix

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25. September 2020, Datanami

IoTDB Provides Data Management for Industrial Edge IT
15. Oktober 2020, The New Stack

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10. November 2020, PR Newswire

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9. März 2023, H2S Media

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