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DBMS > Apache IoTDB vs. Graph Engine vs. Greenplum vs. TempoIQ vs. TimescaleDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Graph Engine vs. Greenplum vs. TempoIQ vs. TimescaleDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache IoTDB  Xaus Vergleich ausschliessenGraph Engine infoformer name: Trinity  Xaus Vergleich ausschliessenGreenplum  Xaus Vergleich ausschliessenTempoIQ infofrüher TempoDB  Xaus Vergleich ausschliessenTimescaleDB  Xaus Vergleich ausschliessen
TempoIQ seems to be decommissioned. It will be removed 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 distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engineAnalytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database infoA logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.Scalable analytics DBMS for sensor data, provided as a service (SaaS)A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSGraph DBMS
Key-Value Store
Relational DBMSTime Series DBMSTime Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,31
Rang#164  Overall
#14  Time Series DBMS
Punkte0,67
Rang#232  Overall
#21  Graph DBMS
#34  Key-Value Stores
Punkte8,08
Rang#48  Overall
#31  Relational DBMS
Punkte4,46
Rang#71  Overall
#5  Time Series DBMS
Websiteiotdb.apache.orgwww.graphengine.iogreenplum.orgtempoiq.com (offline)www.timescale.com
Technische Dokumentationiotdb.apache.org/­UserGuide/­Master/­QuickStart/­QuickStart.htmlwww.graphengine.io/­docs/­manualdocs.greenplum.orgdocs.timescale.com
EntwicklerApache Software FoundationMicrosoftPivotal Software Inc.TempoIQTimescale
Erscheinungsjahr20182010200520122017
Aktuelle Version1.1.0, April 20237.0.0, September 20232.15.0, Mai 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0Open Source infoMIT LicenseOpen Source infoApache 2.0kommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJava.NET and CC
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8).NETLinuxLinux
OS X
Windows
Datenschemajajajaschemafreija
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, XSLTneinneinja infoseit Version 4.2neinja
Sekundärindizesjajaja
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageneinjaneinja infofull PostgreSQL SQL syntax
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
Native API
RESTful HTTP APIJDBC
ODBC
HTTP APIADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C#
C++
Go
Java
Python
Scala
C#
C++
F#
Visual Basic
C
Java
Perl
Python
R
C#
Java
JavaScript infoNode.js
Python
Ruby
.Net
C
C++
Delphi
Java infoJDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjajajaneinbenutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell
Triggersjaneinjaja infoRealtime Alertsja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontal partitioning (by time range) + vertical partitioning (by deviceId)horizontale PartitionierungShardingyes, across time and space (hash partitioning) attributes
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenselectable replication methods; using Raft/IoTConsensus algorithm to ensure strong/eventual data consistency among multiple replicasSource-Replica ReplikationSource-Replica Replikation info
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenIntegration with Hadoop and Sparkjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Strong Consistency with Raft
Immediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjaneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACIDneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaoptional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storagejajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjajaneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollejaBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardeinfacher Authentication-basierter ZugriffsschutzBenutzer 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 IoTDBGraph Engine infoformer name: TrinityGreenplumTempoIQ infofrüher TempoDBTimescaleDB
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Aerospike Is Now a Graph Database, Too
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1. Introducing the Greenplum Database - Data Warehousing with Greenplum [Book]
6. Dezember 2018, oreilly.com

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TimescaleDB Is a Vector Database Now, Too
25. September 2023, Datanami

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Timescale Valuation Rockets to Over $1B with $110M Round, Marking the Explosive Rise of Time-Series Data
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