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DBMS > Apache IoTDB vs. dBASE vs. Graphite vs. Postgres-XL vs. Yanza

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. dBASE vs. Graphite vs. Postgres-XL vs. Yanza

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache IoTDB  Xaus Vergleich ausschliessendBASE  Xaus Vergleich ausschliessenGraphite  Xaus Vergleich ausschliessenPostgres-XL  Xaus Vergleich ausschliessenYanza  Xaus Vergleich ausschliessen
Yanza seems to be discontinued. 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 FlinkdBase war eine der ersten Datenbanken mit einer eigenen Entwicklungsumgebung auf PC's. Die letzte Version dbase V wird als dBase classic weiter vertrieben und benötigt eine DOS-Emulation. Das aktuelle Produkt ist aber dBase Plus.Data logging and graphing tool for time series data infoThe storage layer (fixed size database) is called WhisperBasiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.Time Series DBMS for IoT Applications
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSRelational DBMSTime Series DBMSRelational DBMSTime Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,31
Rang#164  Overall
#14  Time Series DBMS
Punkte9,70
Rang#44  Overall
#28  Relational DBMS
Punkte4,83
Rang#67  Overall
#4  Time Series DBMS
Punkte0,53
Rang#254  Overall
#117  Relational DBMS
Websiteiotdb.apache.orgwww.dbase.comgithub.com/­graphite-project/­graphite-webwww.postgres-xl.orgyanza.com
Technische Dokumentationiotdb.apache.org/­UserGuide/­Master/­QuickStart/­QuickStart.htmlwww.dbase.com/­support/­knowledgebasegraphite.readthedocs.iowww.postgres-xl.org/­documentation
EntwicklerApache Software FoundationAsthon TateChris DavisYanza
Erscheinungsjahr2018197920062014 infoseit 2012, ursprünglich genannt StormDB2015
Aktuelle Version1.1.0, April 2023dBASE 2019, 201910 R1, Oktober 2018
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0kommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoMozilla public licensekommerziell infofree version available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein infobut mainly used as a service provided by Yanza
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaPythonC
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)DOS infodBase Classic
Windows infodBase Pro
Linux
Unix
Linux
macOS
Windows
Datenschemajajajajaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaNumeric data onlyjanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinja infoXML type, but no XML query functionalitynein
Sekundärindizesjajaneinjanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageneinneinja infodistributed, parallel query executionnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
Native API
keine infoMit der Entwicklungsumgebung kann aber auf andere DBMS oder ODBC-Datenquellen zugegriffen werdenHTTP API
Sockets
ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C#
C++
Go
Java
Python
Scala
dBase eigene IDEJavaScript (Node.js)
Python
.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl
jede Sprache, die HTTP-Aufrufe erlaubt
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjanein infoDie IDE kann stored procedures in anderen Datenquellen aufrufen.neinbenutzerdefinierte Funktionennein
Triggersjaneinneinjaja infoTimer and event based
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontal partitioning (by time range) + vertical partitioning (by deviceId)keinekeinehorizontale Partitionierungkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenselectable replication methods; using Raft/IoTConsensus algorithm to ensure strong/eventual data consistency among multiple replicaskeinekeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenIntegration with Hadoop and Sparkneinneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Strong Consistency with Raft
keineImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinnein infoNicht für dBase interne Daten, wohl aber Unterstützung durch die IDE beim Zugriff auf externe DBMSneinACID infoMVCCnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja infolockingjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollejaZugriffsrechte für Benutzer und RollenneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardnein

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
Apache IoTDBdBASEGraphitePostgres-XLYanza
DB-Engines Blog Posts

DB-Engines Ranking coverage expanded to 169 database management systems
3. Juni 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

alle anzeigen

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