DBMS > Apache IoTDB vs. Hawkular Metrics vs. Heroic vs. Hyprcubd

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Hawkular Metrics vs. Heroic vs. Hyprcubd

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	Apache IoTDB  Xaus Vergleich ausschliessen	Hawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessen	Heroic  Xaus Vergleich ausschliessen	Hyprcubd  Xaus Vergleich ausschliessen
				Hyprcubd seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.
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	Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.	Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch	Serverless Time Series DBMS
Primäres Datenbankmodell	Time Series DBMS	Time Series DBMS	Time Series DBMS	Time Series DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 1,31 Rang #164   Overall #14   Time Series DBMS	Punkte 0,08 Rang #366   Overall #39   Time Series DBMS	Punkte 0,46 Rang #265   Overall #22   Time Series DBMS
Website	iotdb.apache.org	www.hawkular.org	github.com/­spotify/­heroic	hyprcubd.com (offline)
Technische Dokumentation	iotdb.apache.org/­UserGuide/­Master/­QuickStart/­QuickStart.html	www.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guide	spotify.github.io/­heroic
Entwickler	Apache Software Foundation	Community supported by Red Hat	Spotify	Hyprcubd, Inc.
Erscheinungsjahr	2018	2014	2014
Aktuelle Version	1.1.0, April 2023
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source Apache Version 2.0	Open Source Apache 2.0	Open Source Apache 2.0	kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	nein	ja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	Java	Java	Java	Go
Server Betriebssysteme	Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)	Linux OS X Windows		gehostet
Datenschema	ja	schemafrei	schemafrei	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	ja	ja	ja time, int, uint, float, string
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein	nein	nein	nein
Sekundärindizes	ja	nein	ja via Elasticsearch	nein
SQL Support of SQL	SQL-like query language	nein	nein	SQL-like query language
APIs und andere Zugriffskonzepte	JDBC Native API	HTTP REST	HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language) HTTP API	gRPC (https)
Unterstützte Programmiersprachen	C C# C++ Go Java Python Scala	Go Java Python Ruby
Server-seitige Scripts Stored Procedures	ja	nein	nein	nein
Triggers	ja	ja via Hawkular Alerting	nein	nein
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	horizontal partitioning (by time range) + vertical partitioning (by deviceId)	Sharding basierend auf Cassandra	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	frei wählbarer Replikationsfaktor basierend auf Cassandra	ja
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	Integration with Hadoop and Spark	nein	nein	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Eventual Consistency Strong Consistency with Raft	Eventual Consistency basierend auf Cassandra Immediate Consistency basierend auf Cassandra	Eventual Consistency Immediate Consistency	Eventual Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	nein	nein	nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	nein	nein	nein	nein
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	nein
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	ja	nein	nein	nein
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	ja	nein		token access
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 IoTDB	Hawkular Metrics	Heroic	Hyprcubd
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten	AMD EPYC 4364P & 4564P @ DDR5-4800 / DDR5-5200 vs. Intel Xeon E-2488 Review 6. Juni 2024, Phoronix 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 Apache Promotes IoT Database Project 25. September 2020, Datanami AMD EPYC 8324P / 8324PN Siena 32-Core Siena Linux Server Performance Review 10. Oktober 2023, Phoronix bereitgestellt von Google News	Waiting for Red Hat OpenShift 4.0? Too late, 4.1 has already arrived… • DEVCLASS 5. Juni 2019, DevClass bereitgestellt von Google News	Review: Google Bigtable scales with ease 7. September 2016, InfoWorld bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk