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DBMS > Apache IoTDB vs. EsgynDB vs. Hawkular Metrics vs. RRDtool vs. TimescaleDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. EsgynDB vs. Hawkular Metrics vs. RRDtool vs. TimescaleDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache IoTDB  Xaus Vergleich ausschliessenEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenHawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessenRRDtool  Xaus Vergleich ausschliessenTimescaleDB  Xaus Vergleich ausschliessen
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 FlinkEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionHawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.Industry standard data logging and graphing tool for time series data. RRD is an acronym for round-robin database. infoThe data is stored in a circular buffer, thus the system storage footprint remains constant over time.A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSRelational DBMSTime Series DBMSTime Series DBMSTime Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,18
Rang#173  Overall
#15  Time Series DBMS
Punkte0,16
Rang#329  Overall
#146  Relational DBMS
Punkte0,00
Rang#379  Overall
#40  Time Series DBMS
Punkte1,87
Rang#136  Overall
#11  Time Series DBMS
Punkte4,64
Rang#71  Overall
#4  Time Series DBMS
Websiteiotdb.apache.orgwww.esgyn.cnwww.hawkular.orgoss.oetiker.ch/­rrdtoolwww.timescale.com
Technische Dokumentationiotdb.apache.org/­UserGuide/­Master/­QuickStart/­QuickStart.htmlwww.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guideoss.oetiker.ch/­rrdtool/­docdocs.timescale.com
EntwicklerApache Software FoundationEsgynCommunity supported by Red HatTobias OetikerTimescale
Erscheinungsjahr20182015201419992017
Aktuelle Version1.1.0, April 20231.8.0, 20222.15.0, Mai 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0kommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoGPL V2 and FLOSSOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC++, JavaJavaC infoImplementations in Java (e.g. RRD4J) and C# availableC
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)LinuxLinux
OS X
Windows
HP-UX
Linux
Linux
OS X
Windows
Datenschemajajaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaNumeric data onlyja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein infoExporting into and restoring from XML files possibleja
Sekundärindizesjajaneinneinja
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languagejaneinneinja infofull PostgreSQL SQL syntax
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
Native API
ADO.NET
JDBC
ODBC
HTTP RESTIn-process Library
Pipes
ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C#
C++
Go
Java
Python
Scala
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetGo
Java
Python
Ruby
C infowith librrd library
C# infowith a different implementation of RRDTool
Java infowith a different implementation of RRDTool
JavaScript (Node.js) infowith a different implementation of RRDTool
Lua
Perl
PHP infowith a wrapper library
Python
Ruby
.Net
C
C++
Delphi
Java infoJDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresjaJava Stored Proceduresneinneinbenutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell
Triggersjaneinja infovia Hawkular Alertingneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontal partitioning (by time range) + vertical partitioning (by deviceId)ShardingSharding infobasierend auf Cassandrakeineyes, across time and space (hash partitioning) attributes
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 replication between multi datacentersfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf CassandrakeineSource-Replica Replikation info
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenIntegration with Hadoop and Sparkjaneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Strong Consistency with Raft
Immediate ConsistencyEventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
keineImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja infoby using the rrdcached daemonja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollejaBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardneinneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
Apache IoTDBEsgynDBHawkular MetricsRRDtoolTimescaleDB
DB-Engines Blog Posts

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

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31. Juli 2019, DataDrivenInvestor

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