DBMS > Apache IoTDB vs. Graph Engine vs. ReductStore vs. Splunk

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Graph Engine vs. ReductStore vs. Splunk

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

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.

Plattform für die Analyse von Big Data

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Time Series DBMS

Suchmaschine

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

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

Punkte	0,67
Rang	#232	Overall
	#21	Graph DBMS
	#34	Key-Value Stores

Punkte	0,05
Rang	#384	Overall
	#44	Time Series DBMS

Punkte	89,10
Rang	#14	Overall
	#2	Suchmaschinen

Website

iotdb.apache.org

www.graphengine.io

github.com/reductstore
www.reduct.store

www.splunk.com

Technische Dokumentation

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

www.graphengine.io/docs/manual

www.reduct.store/docs

docs.splunk.com/Documentation/Splunk

Entwickler

Apache Software Foundation

Microsoft

ReductStore LLC

Splunk Inc.

Erscheinungsjahr

2018

2010

2023

2003

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

1.9, März 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

MIT License

Open Source

Business Source License 1.1

kommerziell

Eingeschränkte Gratisversion 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

.NET and C

C++, Rust

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

.NET

Docker
Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

Splunk Search Processing Language for search commands

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

RESTful HTTP API

HTTP API

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

C#
C++
F#
Visual Basic

C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

C#
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

horizontale Partitionierung

Sharding

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

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Integration with Hadoop and Spark

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Strong Consistency with Raft

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

A 'Transaction' in Splunk has a different meaning: grouping related events into a single one for later searching

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

Enterprise Search Engines almost double their popularity in the last 12 months
2. Juli 2014, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

AMD EPYC 8324P / 8324PN Siena 32-Core Siena Linux Server Performance Review
10. Oktober 2023, Phoronix

Intel Xeon Max Enjoying Some Performance Gains With Linux 6.6
12. Oktober 2023, Phoronix

IoTDB Provides Data Management for Industrial Edge IT
15. Oktober 2020, The New Stack

bereitgestellt von Google News

Trinity
30. Oktober 2010, Microsoft

Open source Microsoft Graph Engine takes on Neo4j
13. Februar 2017, InfoWorld

IBM releases Graph, a service that can outperform SQL databases
27. Juli 2016, GeekWire

Aerospike Is Now a Graph Database, Too
21. Juni 2023, Datanami

The graph analytics landscape 2019 - DataScienceCentral.com
27. Februar 2019, Data Science Central

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk