DBMS > Apache IoTDB vs. Heroic vs. RDFox vs. SWC-DB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Heroic vs. RDFox vs. SWC-DB

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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

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

High performance knowledge graph and semantic reasoning engine

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Graph DBMS
RDF Store

Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Time Series DBMS

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

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

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

Punkte	0,23
Rang	#308	Overall
	#25	Graph DBMS
	#14	RDF Stores

Punkte	0,01
Rang	#376	Overall
	#13	Wide Column Stores

Website

iotdb.apache.org

github.com/spotify/heroic

www.oxfordsemantic.tech

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

Technische Dokumentation

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

spotify.github.io/heroic

docs.oxfordsemantic.tech

Entwickler

Apache Software Foundation

Spotify

Oxford Semantic Technologies

Alex Kashirin

Erscheinungsjahr

2018

2014

2017

2020

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

6.0, Septermber 2022

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

GPL V3

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Linux
macOS
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

RDF schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

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

RESTful HTTP API
SPARQL 1.1

Proprietäres Protokoll
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

C
Java

C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

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

replication via a shared file system

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

Immediate Consistency in stand-alone mode, Eventual Consistency in replicated setups

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Roles, resources, and access types

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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