DBMS > Apache IoTDB vs. etcd vs. Google Cloud Firestore vs. RethinkDB vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. etcd vs. Google Cloud Firestore vs. RethinkDB vs. WakandaDB

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

A distributed reliable key-value store

Cloud Firestore is an auto-scaling document database for storing, syncing, and querying data for mobile and web apps. It offers seamless integration with other Firebase and Google Cloud Platform products.

DBMS for the Web with a mechanism to push updated query results to applications in realtime.

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	1,18
Rang	#173	Overall
	#15	Time Series DBMS

Punkte	7,25
Rang	#54	Overall
	#5	Key-Value Stores

Punkte	7,85
Rang	#51	Overall
	#8	Document Stores

Punkte	2,74
Rang	#105	Overall
	#19	Document Stores

Punkte	0,03
Rang	#364	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Website

iotdb.apache.org

etcd.io
github.com/etcd-io/etcd

firebase.google.com/products/firestore

rethinkdb.com

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

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

etcd.io/docs
github.com/etcd-io/etcd/tree/master/Documentation

firebase.google.com/docs/firestore

rethinkdb.com/docs

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Apache Software Foundation

Google

The Linux Foundation

since July 2017

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2018

2017

2009

2012

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

3.4, August 2019

2.4.1, August 2020

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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++, JavaScript

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

FreeBSD
Linux
Windows

experimental

gehostet

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

string, binary, float, bool, date, geometry

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
JSON over HTTP

Android
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Tcl

Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python

community-supported driver
C#

community-supported driver
C++

community-supported driver
Clojure

community-supported driver
Dart

community-supported driver
Erlang

community-supported driver
Go

community-supported driver
Haskell

community-supported driver
Java

official driver
JavaScript (Node.js)

official driver
Lisp

community-supported driver
Lua

community-supported driver
Objective-C

community-supported driver
Perl

community-supported driver
PHP

community-supported driver
Python

official driver
Ruby

official driver
Scala

community-supported driver

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

Triggers

yes, watching key changes

yes, with Cloud Functions

Client-side triggers through changefeeds

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Sharding

range based

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

Using Raft consensus algorithm to ensure data replication with strong consistency among multiple replicas.

Multi-Source Replikation

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Integration with Hadoop and Spark

nein

Using Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Strong Consistency with Raft

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomic single-document operations

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC based

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth.

users and table-level permissions

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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Meet some database management systems you are likely to hear more about in the future
4. August 2014, Paul Andlinger

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