DBMS > Apache IoTDB vs. H2 vs. JaguarDB vs. Solr vs. TimesTen

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. H2 vs. JaguarDB vs. Solr vs. TimesTen

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

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

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store
Vektor DBMS

Suchmaschine

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	1,18
Rang	#173	Overall
	#15	Time Series DBMS

Punkte	8,13
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores
	#13	Vektor DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Punkte	1,31
Rang	#163	Overall
	#74	Relational DBMS

Website

www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html

Technische Dokumentation

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

www.h2database.com/html/main.html

www.jaguardb.com/support.html

solr.apache.org/resources.html

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

Entwickler

Apache Software Foundation

Thomas Mueller

DataJaguar, Inc.

Apache Software Foundation

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

Erscheinungsjahr

2018

2005

2015

2006

1998

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

2.2.220, Juli 2023

3.3 July 2023

9.6.0, April 2024

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

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

Open Source

GPL V3.0

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

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++

the server part. Clients available in other languages

Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Läuft als Servlet in einem Servlet Container (z.B. Tomcat, Jetty ist inkludiert)

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Datenschema

Dynamic Fields enables on-the-fly addition of new fields

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

mit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typing

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

JDBC
ODBC

Java API
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

Java

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

.Net
Erlang
Java
JavaScript
jede Sprache, die Sockets und entweder XML oder JSON unterstützt
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala

C
C++
Java
PL/SQL

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

nein

Java plugins

PL/SQL

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

keine

Sharding

keine

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

Multi-Source Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Integration with Hadoop and Spark

nein

spark-solr: github.com/lucidworks/spark-solr and streaming expressions to reduce

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Strong Consistency with Raft

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

optimistic Locking

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by means of logfiles and checkpoints

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

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Benutzer 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

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

Elasticsearch replaced Solr as the most popular search engine
12. Januar 2016, Paul Andlinger

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

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

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