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DBMS > Apache IoTDB vs. EsgynDB vs. RRDtool vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. EsgynDB vs. RRDtool vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache IoTDB  Xaus Vergleich ausschliessenEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenRRDtool  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  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 TrafodionIndustry 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.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSRelational DBMSTime Series DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,19
Rang#176  Overall
#15  Time Series DBMS
Punkte0,23
Rang#319  Overall
#141  Relational DBMS
Punkte2,14
Rang#124  Overall
#10  Time Series DBMS
Punkte19,15
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteiotdb.apache.orgwww.esgyn.cnoss.oetiker.ch/­rrdtoolspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationiotdb.apache.org/­UserGuide/­Master/­QuickStart/­QuickStart.htmloss.oetiker.ch/­rrdtool/­docspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerApache Software FoundationEsgynTobias OetikerApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2018201519992014
Aktuelle Version1.1.0, April 20231.8.0, 20223.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0kommerziellOpen Source infoGPL V2 and FLOSSOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC++, JavaC infoImplementations in Java (e.g. RRD4J) and C# availableScala
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)LinuxHP-UX
Linux
Linux
OS X
Windows
Datenschemajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaNumeric data onlyja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein infoExporting into and restoring from XML files possiblenein
Sekundärindizesjajaneinnein
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languagejaneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
Native API
ADO.NET
JDBC
ODBC
In-process Library
Pipes
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C#
C++
Go
Java
Python
Scala
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetC 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
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresjaJava Stored Proceduresneinnein
Triggersjaneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontal partitioning (by time range) + vertical partitioning (by deviceId)Shardingkeineyes, utilizing Spark Core
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 datacenterskeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenIntegration with Hadoop and Sparkjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Strong Consistency with Raft
Immediate Consistencykeine
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja infoby using the rrdcached daemonja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollejaBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardneinnein

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

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Weitere Ressourcen
Apache IoTDBEsgynDBRRDtoolSpark SQL
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

alle anzeigen

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TsFile: A Standard Format for IoT Time Series Data
27. Februar 2024, The New Stack

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Benchmarking The Performance Impact To AMD Inception Mitigations
15. August 2023, Phoronix

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

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9. Januar 2024, Help Net Security

Critical IP spoofing bug patched in Cacti
15. Dezember 2022, The Daily Swig

Cacti: Using Graphs to Monitor Networks and Devices
16. März 2011, Packt Hub

How to install Cacti SNMP Monitor on Ubuntu
24. November 2017, TechRepublic

Installation Guide for Collectd and Collectd-Web to Monitor Server Resources in Linux
29. November 2017, Linux.com

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What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
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24. Januar 2024, AWS Blog

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