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DBMS > Apache IoTDB vs. GridDB vs. Spark SQL vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. GridDB vs. Spark SQL vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache IoTDB  Xaus Vergleich ausschliessenGridDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
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 FlinkScalable in-memory time series database optimized for IoT and Big DataSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSTime Series DBMSRelational DBMSSuchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleKey-Value Store
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,31
Rang#164  Overall
#14  Time Series DBMS
Punkte2,09
Rang#120  Overall
#10  Time Series DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte5,95
Rang#55  Overall
#5  Suchmaschinen
Websiteiotdb.apache.orggriddb.netspark.apache.org/­sqlsphinxsearch.com
Technische Dokumentationiotdb.apache.org/­UserGuide/­Master/­QuickStart/­QuickStart.htmldocs.griddb.netspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlsphinxsearch.com/­docs
EntwicklerApache Software FoundationToshiba CorporationApache Software FoundationSphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr2018201320142001
Aktuelle Version1.1.0, April 20235.1, August 20223.5.0 ( 2.13), September 20233.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0Open Source infoAGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also availableOpen Source infoApache 2.0Open Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC++ScalaC++
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)LinuxLinux
OS X
Windows
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja infonumerical, string, blob, geometry, boolean, timestampjanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjajaneinja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageSQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language)SQL-like DML and DDL statementsSQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
Native API
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP/JSON API
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C#
C++
Go
Java
Python
Scala
C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjaneinneinnein
Triggersjajaneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontal partitioning (by time range) + vertical partitioning (by deviceId)Shardingyes, utilizing Spark CoreSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
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 Replikationkeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenIntegration with Hadoop and SparkConnector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobsnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Strong Consistency with Raft
Immediate consistency within container, eventual consistency across containers
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACID at container levelneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjajanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollejaAccess rights for users can be defined per databaseneinnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Apache IoTDBGridDBSpark SQLSphinx
Specific characteristicsGridDB is a highly scalable, in-memory time series database optimized for IoT and...
» mehr
Competitive advantages1. Optimized for IoT Equipped with Toshiba's proprietary key-container data model...
» mehr
Typical application scenariosFactory IoT, Automative Industry, Energy, BEMS, Smart Community, Monitoring system.
» mehr
Key customersDenso International [see use case ] An Electric Power company [see use case ] Ishinomaki...
» mehr
Market metricsGitHub trending repository
» mehr
Licensing and pricing modelsOpen Source license (AGPL v3 & Apache v2) Commercial license (subscription)
» mehr

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Weitere Ressourcen
Apache IoTDBGridDBSpark SQLSphinx
DB-Engines Blog Posts

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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