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DBMS > Apache IoTDB vs. dBASE vs. Google Cloud Bigtable vs. Kinetica vs. TinkerGraph

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. dBASE vs. Google Cloud Bigtable vs. Kinetica vs. TinkerGraph

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache IoTDB  Xaus Vergleich ausschliessendBASE  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenKinetica  Xaus Vergleich ausschliessenTinkerGraph  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 FlinkdBase war eine der ersten Datenbanken mit einer eigenen Entwicklungsumgebung auf PC's. Die letzte Version dbase V wird als dBase classic weiter vertrieben und benötigt eine DOS-Emulation. Das aktuelle Produkt ist aber dBase Plus.Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.Fully vectorized database across both GPUs and CPUsA lightweight, in-memory graph engine that serves as a reference implementation of the TinkerPop3 API
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSRelational DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Relational DBMSGraph DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,18
Rang#173  Overall
#15  Time Series DBMS
Punkte10,34
Rang#44  Overall
#28  Relational DBMS
Punkte3,26
Rang#92  Overall
#13  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte0,64
Rang#236  Overall
#109  Relational DBMS
Punkte0,08
Rang#348  Overall
#35  Graph DBMS
Websiteiotdb.apache.orgwww.dbase.comcloud.google.com/­bigtablewww.kinetica.comtinkerpop.apache.org/­docs/­current/­reference/­#tinkergraph-gremlin
Technische Dokumentationiotdb.apache.org/­UserGuide/­Master/­QuickStart/­QuickStart.htmlwww.dbase.com/­support/­knowledgebasecloud.google.com/­bigtable/­docsdocs.kinetica.com
EntwicklerApache Software FoundationAsthon TateGoogleKinetica
Erscheinungsjahr20181979201520122009
Aktuelle Version1.1.0, April 2023dBASE 2019, 20197.1, August 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0kommerziellkommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC, C++Java
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)DOS infodBase Classic
Windows infodBase Pro
gehostetLinux
Datenschemajajaschemafreijaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaneinjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjajaneinjanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageneinneinSQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
Native API
keine infoMit der Entwicklungsumgebung kann aber auf andere DBMS oder ODBC-Datenquellen zugegriffen werdengRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
TinkerPop 3
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C#
C++
Go
Java
Python
Scala
dBase eigene IDEC#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Groovy
Java
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjanein infoDie IDE kann stored procedures in anderen Datenquellen aufrufen.neinbenutzerdefinierte Funktionennein
Triggersjaneinneinja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified rangenein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontal partitioning (by time range) + vertical partitioning (by deviceId)keineShardingShardingkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenselectable replication methods; using Raft/IoTConsensus algorithm to ensure strong/eventual data consistency among multiple replicaskeineInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesSource-Replica Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenIntegration with Hadoop and Sparkneinjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Strong Consistency with Raft
Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationkeine
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinjaja infoRelationships in graphs
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinnein infoNicht für dBase interne Daten, wohl aber Unterstützung durch die IDE beim Zugriff auf externe DBMSAtomic single-row operationsneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajanein
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaoptional
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinja infoGPU vRAM or System RAMja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollejaZugriffsrechte für Benutzer und RollenAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebenenein

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 IoTDBdBASEGoogle Cloud BigtableKineticaTinkerGraph
DB-Engines Blog Posts

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3. Juni 2013, Paul Andlinger

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