DBMS > Apache IoTDB vs. EsgynDB vs. Lovefield vs. Tarantool

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. EsgynDB vs. Lovefield vs. Tarantool

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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

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

In-memory computing platform with a flexible data schema for efficiently building high-performance applications

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

with Tarantool/GIS extension

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	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	1,72
Rang	#144	Overall
	#25	Document Stores
	#25	Key-Value Stores
	#66	Relational DBMS

Website

iotdb.apache.org

www.esgyn.cn

google.github.io/lovefield

www.tarantool.io

Technische Dokumentation

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

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

www.tarantool.io/en/doc

Entwickler

Apache Software Foundation

Esgyn

Google

Erscheinungsjahr

2018

2015

2014

2008

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

2.1.12, February 2017

2.10.0, Mai 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

BSD-2, source-available extensions (modules), commercial licenses for Tarantool Enterprise

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

JavaScript

C und C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Linux

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

BSD
Linux
macOS

Datenschema

Flexible data schema: relational definition for tables with ability to store json-like documents in columns

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, double, decimal, uuid, integer, blob, boolean, datetime

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

Full-featured ANSI SQL support

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Open binary protocol

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

JavaScript

C
C#
C++
Erlang
Go
Java
JavaScript
Lua
Perl
PHP
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Lua, C and SQL stored procedures

Triggers

nein

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Sharding

keine

Sharding, partitioned with virtual buckets by user defined affinity key. Live resharding for scale up and scale down without maintenance downtime.

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

Asynchronous replication with multi-master option
Configurable replication topology (full-mesh, chain, star)
Synchronous quorum replication (with Raft)

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

Casual consistency across sharding partitions
Eventual consistency within replicaset partition

when using asyncronous replication
Immediate Consistency within single instance
Sequential consistency including linearizable read within replicaset partition

when using Raft

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

yes

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

ACID, with serializable isolation and linearizable read (within partition); Configurable MVCC (within partition); No cross-shard distributed transactions

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

yes, write ahead logging

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

yes, full featured in-memory storage engine with persistence

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Access Control Lists
Mutual TLS authentication for Tarantol Enterprise
Password based authentication
Role-based access control (RBAC) and LDAP for Tarantol Enterprise
Users and Roles

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

DB-Engines Blog Posts

Data processing speed and reliability: in-memory synchronous replication
9. November 2021, Vladimir Perepelytsya, Tarantool (sponsor)

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