DBMS > Apache IoTDB vs. atoti vs. Heroic vs. LokiJS

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. atoti vs. Heroic vs. LokiJS

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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

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

In-memory JavaScript DBMS

Primäres Datenbankmodell

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

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

Punkte	0,56
Rang	#245	Overall
	#10	Object oriented DBMS

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	0,43
Rang	#264	Overall
	#42	Document Stores

Website

iotdb.apache.org

atoti.io

github.com/spotify/heroic

github.com/techfort/LokiJS

Technische Dokumentation

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

docs.atoti.io

spotify.github.io/heroic

techfort.github.io/LokiJS

Entwickler

Apache Software Foundation

ActiveViam

Spotify

Erscheinungsjahr

2018

2014

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

free versions available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

JavaScript

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

über Views

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

Multidimensional Expressions (MDX)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

JavaScript API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

nein

View Functions in JavaScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Sharding, horizontal partitioning

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

keine

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

Eventual Consistency
Immediate Consistency

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomare Operationen innerhalb einer Collection möglich

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Serialisierung einer DB in Node.JS, Cordova/PhoneGap möglich; im Browser mittels IndexedDB-API

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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