DBMS > Apache IoTDB vs. EsgynDB vs. InfinityDB vs. Kdb

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. EsgynDB vs. InfinityDB vs. Kdb

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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

A Java embedded Key-Value Store which extends the Java Map interface

Hoch performantes Time Series DBMS

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

Time Series DBMS
Vektor DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	1,19
Rang	#176	Overall
	#15	Time Series DBMS

Punkte	0,23
Rang	#319	Overall
	#141	Relational DBMS

Punkte	0,07
Rang	#359	Overall
	#54	Key-Value Stores

Punkte	7,70
Rang	#53	Overall
	#3	Time Series DBMS
	#1	Vektor DBMS

Website

Technische Dokumentation

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

boilerbay.com/infinitydb/manual

code.kx.com

Entwickler

Apache Software Foundation

Esgyn

Boiler Bay Inc.

Kx Systems, a division of First Derivatives plc

Erscheinungsjahr

2018

2015

2002

2000

kdb wurde im Jahr 2000 veröffentlicht, kdb+ 2003

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

4.0

3.6, Mai 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Kostenlose 32-bit Version

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

Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

nested virtual Java Maps, multi-value, logical â€˜tuple spaceâ€™ runtime Schema upgrade

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

all Java primitives, Date, CLOB, BLOB, huge sparse arrays

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

table attribute 'grouped'

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

SQL-like query language (q)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Access via java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap Interface
Proprietary API to InfinityDB ItemSpace (boilerbay.com/docs/ItemSpaceDataStructures.htm)

HTTP API
JDBC
Jupyter
Kafka
ODBC
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Java

C
C#
C++
Go
J
Java
JavaScript
Lua
MatLab
Perl
PHP
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

mittels Views

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Sharding

keine

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

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Integration with Hadoop and Spark

nein

ein vergleichbares Paradigma wird intern verwendet

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Strong Consistency with Raft

Immediate Consistency

READ-COMMITTED or SERIALIZED

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Optimistic locking for transactions; no isolation for bulk loads

nein

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Integrated columnar database & programming system for streaming, real time and historical...
» mehr

Competitive advantages

provides seamless scalability; runs on industry standard server platforms; is top-ranked...
» mehr

Typical application scenarios

tick database streaming sensor data massive intelligence applications oil and gas...
» mehr

Key customers

Goldman Sachs Morgan Stanley Merrill Lynch J.P. Morgan Deutsche Bank IEX Securities...
» mehr

Market metrics

kdb+ performance and reliability proven by our customers in critical infrastructure...
» mehr

Licensing and pricing models

upon request
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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