DBMS > Apache IoTDB vs. GeoMesa vs. Tkrzw vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. GeoMesa vs. Tkrzw vs. XTDB

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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

GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

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

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

Punkte	0,86
Rang	#205	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	0,07
Rang	#372	Overall
	#57	Key-Value Stores

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

iotdb.apache.org

www.geomesa.org

dbmx.net/tkrzw

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

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

www.geomesa.org/documentation/stable/user/index.html

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

CCRi und Andere

Mikio Hirabayashi

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2018

2014

2020

2019

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

5.0.0, Mai 2024

0.9.3, August 2020

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

MIT License

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

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Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Scala

C++

Clojure

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Linux
macOS

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
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

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

C++
Java
Python
Ruby

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

abhängig von Storage layer

keine

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

abhängig von Storage layer

keine

ja, jeder Knoten hat alle Daten

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

abhängig von Storage layer

Immediate Consistency

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, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

abhängig von Storage layer

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

nein

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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