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DBMS > Apache IoTDB vs. Google Cloud Spanner vs. OpenEdge vs. Spark SQL vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Google Cloud Spanner vs. OpenEdge vs. Spark SQL vs. Trafodion

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache IoTDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Spanner  Xaus Vergleich ausschliessenOpenEdge  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenTrafodion  Xaus Vergleich ausschliessen
Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
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 FlinkA horizontally scalable, globally consistent, relational database service. It is the externalization of the core Google database that runs the biggest aspects of Google, like Ads and Google Play.Anwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter DatenbankSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenTransactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,31
Rang#164  Overall
#14  Time Series DBMS
Punkte2,84
Rang#100  Overall
#51  Relational DBMS
Punkte3,45
Rang#85  Overall
#46  Relational DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteiotdb.apache.orgcloud.google.com/­spannerwww.progress.com/­openedgespark.apache.org/­sqltrafodion.apache.org
Technische Dokumentationiotdb.apache.org/­UserGuide/­Master/­QuickStart/­QuickStart.htmlcloud.google.com/­spanner/­docsdocumentation.progress.com/­output/­ua/­OpenEdge_latestspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmltrafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerApache Software FoundationGoogleProgress Software CorporationApache Software FoundationApache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr20182017198420142014
Aktuelle Version1.1.0, April 2023OpenEdge 12.2, Maerz 20203.5.0 ( 2.13), September 20232.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0kommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaScalaC++, Java
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)gehostetAIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows
Linux
OS X
Windows
Linux
Datenschemajajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinjaneinnein
Sekundärindizesjajajaneinja
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageja infoQuery statements complying to ANSI 2011ja infoclose to SQL 92SQL-like DML and DDL statementsja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
Native API
gRPC (using protocol buffers) API
JDBC infoAt present, JDBC supports read-only queries. No support for DDL or DML statements.
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C#
C++
Go
Java
Python
Scala
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Progress proprietary ABL (Advanced Business Language)Java
Python
R
Scala
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresjaneinjaneinJava Stored Procedures
Triggersjaneinjaneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontal partitioning (by time range) + vertical partitioning (by deviceId)Shardinghorizontale Partitionierung infosince Version 11.4yes, utilizing Spark CoreSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenselectable replication methods; using Raft/IoTConsensus algorithm to ensure strong/eventual data consistency among multiple replicasMulti-source replication with 3 replicas for regional instances.Source-Replica Replikationkeineja, durch HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenIntegration with Hadoop and Sparkja infousing Google Cloud Dataflowneinja infomittels user defined functions und HBase
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Strong Consistency with Raft
Immediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinja infoby using interleaved tables, this features focuses more on performance improvements than on referential integrityjaneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACID infoStrict serializable isolationACIDneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollejaAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Benutzer und GruppenneinBenutzer 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

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Weitere Ressourcen
Apache IoTDBGoogle Cloud SpannerOpenEdgeSpark SQLTrafodion
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11. September 2023, hackernoon.com

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Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming
1. Juni 2024, Towards Data Science

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

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Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

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