DBMS > Apache IoTDB vs. FeatureBase vs. TimesTen vs. Transwarp StellarDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. FeatureBase vs. TimesTen vs. Transwarp StellarDB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

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

Real-time database platform that powers real-time analytics and machine learning applications by simultaneously executing low-latency, high-throughput, and highly concurrent workloads.

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

A distributed graph DBMS built for enterprise-level graph applications

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Graph DBMS

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

Punkte	1,31
Rang	#164	Overall
	#14	Time Series DBMS

Punkte	0,31
Rang	#292	Overall
	#135	Relational DBMS

Punkte	1,36
Rang	#161	Overall
	#75	Relational DBMS

Punkte	0,07
Rang	#371	Overall
	#39	Graph DBMS

Website

iotdb.apache.org

www.featurebase.com

www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html

www.transwarp.cn/en/product/stellardb

Technische Dokumentation

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

docs.featurebase.com

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

Entwickler

Apache Software Foundation

Molecula and Pilosa Open Source Contributors

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

Transwarp

Erscheinungsjahr

2018

2017

1998

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

2022, May 2022

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

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

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Linux
macOS

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

SQL queries

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

gRPC
JDBC
Kafka Connector
ODBC

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

OpenCypher

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

Java
Python

C
C++
Java
PL/SQL

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

PL/SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Sharding

keine

horizontal partitioning

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 Replikation
Source-Replica Replikation

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 or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, using Linux fsync

by means of logfiles and checkpoints

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

yes

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

AMD EPYC 4364P & 4564P @ DDR5-4800 / DDR5-5200 vs. Intel Xeon E-2488 Review
6. Juni 2024, Phoronix

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

Linux 6.5 With AMD P-State EPP Default Brings Performance & Power Efficiency Benefits For Ryzen Servers
21. September 2023, Phoronix

Apache Promotes IoT Database Project
25. September 2020, Datanami

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

bereitgestellt von Google News

The 10 Hottest Big Data Startups Of 2021
18. November 2021, CRN

Get Your Infrastructure Ready for Real-Time Analytics
9. März 2022, Built In

Pilosa: A Scalable High Performance Bitmap Database Index
17. Juni 2019, hackernoon.com

32 Data and Analytics Startups That Will Go Big, According to VCs
28. September 2021, Business Insider

The 10 Coolest Big Data Tools Of 2021
7. Dezember 2021, CRN

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk