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Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. H2 vs. InfinityDB vs. OceanBase

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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

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

A Java embedded Key-Value Store which extends the Java Map interface

A distributed, high available RDBMS compatible with Oracle and MySQL

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store
Wide Column Store

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

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

Punkte	8,33
Rang	#46	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#365	Overall
	#55	Key-Value Stores

Punkte	1,57
Rang	#149	Overall
	#69	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

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

www.h2database.com/html/main.html

boilerbay.com/infinitydb/manual

en.oceanbase.com/docs/oceanbase-database

Entwickler

Apache Software Foundation

Thomas Mueller

Boiler Bay Inc.

OceanBase

previously Alibaba and Ant Group

Erscheinungsjahr

2018

2005

2002

2010

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

2.2.220, Juli 2023

4.0

4.3.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

kommerziell

Open Source

Commercial license available

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

C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Datenschema

nested virtual Java Maps, multi-value, logical â€˜tuple spaceâ€™ runtime Schema upgrade

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

all Java primitives, Date, CLOB, BLOB, huge sparse arrays

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

JDBC
ODBC

Access via java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap Interface
Proprietary API to InfinityDB ItemSpace (boilerbay.com/docs/ItemSpaceDataStructures.htm)

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)
Proprietäres native API
Table API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

Java

Ada

in MySQL-compatible model
C

in Oracle- and MySQL- compatible models
C++

in Oracle- and MySQL- compatible models
D

in MySQL-compatible model
Delphi

in MySQL-compatible model
Eiffel

in MySQL-compatible model
Erlang

in MySQL-compatible model
Haskell

in MySQL-compatible model
Java

in Oracle- and MySQL- compatible models
JavaScript (Node.js)

in MySQL-compatible model
Objective-C

in MySQL-compatible model
OCaml

in MySQL-compatible model
Perl

in MySQL-compatible model
PHP

in MySQL-compatible model
Python

in MySQL-compatible model
Ruby

in MySQL-compatible model
Scheme

in MySQL-compatible model
Tcl

in MySQL-compatible model

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

nein

PL/SQL in oracle-compatible mode, MySQL Stored Procedure in mysql-compatible mode

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

keine

horizontal partitioning (by hash, key, range, range columns, list, and list columns)

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

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

keine

Multi-source replication using Paxos

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Integration with Hadoop and Spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Strong Consistency with Raft

Immediate Consistency

READ-COMMITTED or SERIALIZED

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Optimistic locking for transactions; no isolation for bulk loads

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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