DBMS > Apache IoTDB vs. Google Cloud Bigtable vs. SwayDB vs. Transwarp ArgoDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Google Cloud Bigtable vs. SwayDB vs. Transwarp ArgoDB

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

Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Distributed Analytical Database to replace Hadoop+MPP hybrid architecture

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Key-Value Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Suchmaschine

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

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

Punkte	3,15
Rang	#95	Overall
	#14	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	0,04
Rang	#387	Overall
	#61	Key-Value Stores

Punkte	0,12
Rang	#348	Overall
	#151	Relational DBMS

Website

iotdb.apache.org

cloud.google.com/bigtable

swaydb.simer.au

www.transwarp.cn/en/product/argodb

Technische Dokumentation

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

cloud.google.com/bigtable/docs

docs.transwarp.cn/#/documents-support/docs?category=ARGODB

Entwickler

Apache Software Foundation

Google

Simer Plaha

Transwarp

Erscheinungsjahr

2018

2015

2018

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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

Scala

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

gehostet

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

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Java
Kotlin
Scala

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)

Sharding

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

Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones

keine

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 (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomic single-row operations

Atomic execution of operations

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

nein

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

Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs
31. Januar 2022, InfoQ.com

Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database
27. Januar 2022, TechTarget

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

Google Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable
7. April 2020, TechCrunch

Google introduces Cloud Bigtable managed NoSQL database to process data at scale
6. Mai 2015, VentureBeat

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk