DBMS > Apache IoTDB vs. Firebase Realtime Database vs. Kinetica vs. Riak TS vs. Teradata

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Firebase Realtime Database vs. Kinetica vs. Riak TS vs. Teradata

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

Cloud-hosted realtime document store. iOS, Android, and JavaScript clients share one Realtime Database instance and automatically receive updates with the newest data.

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

A hybrid cloud data analytics software platform (Teradata Vantage)

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

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

Punkte	15,00
Rang	#39	Overall
	#6	Document Stores

Punkte	0,69
Rang	#234	Overall
	#107	Relational DBMS

Punkte	0,25
Rang	#308	Overall
	#26	Time Series DBMS

Punkte	47,84
Rang	#21	Overall
	#15	Relational DBMS

Website

iotdb.apache.org

firebase.google.com/products/realtime-database

www.kinetica.com

www.teradata.com

Technische Dokumentation

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

firebase.google.com/docs/database

docs.kinetica.com

www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest

docs.teradata.com

Entwickler

Apache Software Foundation

Google

acquired by Google 2014

Kinetica

Open Source, formerly Basho Technologies

Teradata

Erscheinungsjahr

2018

2012

2015

1984

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

7.1, August 2021

3.0.0, September 2022

Teradata Vantage 1.0 MU2, Jänner 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

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

C, C++

Erlang

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

gehostet

Linux

Linux
OS X

gehostet
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

Spezielle Join-Indizes für physikalisches 'pre-joining' von Tabellen

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

SQL-like DML and DDL statements

yes, limited

SQL 2016 + extensions

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

Android
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP API
Native Erlang Interface

.NET Client API
HTTP REST
JDBC
JMS Adapter
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

Java
JavaScript
Objective-C

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

C
C++
Cobol
Java (JDBC-ODBC)
Perl
PL/1
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

limited functionality with using 'rules'

benutzerdefinierte Funktionen

Erlang

UDFs, stored procedures, table functions in parallel

Triggers

Callbacks are triggered when data changes

triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range

pre-commit hooks and post-commit hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Sharding

Hashing

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

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

Eventual Consistency

if the client is offline
Immediate Consistency

if the client is online

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

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

GPU vRAM or System RAM

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes, based on authentication and database rules

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

DB-Engines Blog Posts

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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Teradata is the most popular data warehouse DBMS
2. April 2013, Paul Andlinger

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