DBMS > Apache IoTDB vs. HyperSQL vs. Linter

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. HyperSQL vs. Linter

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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

In Java gesschriebenes multithreaded und transaktionales RDBMS

Auch bekannt unter HSQLDB

RDBMS for high security requirements

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	1,44
Rang	#145	Overall
	#13	Time Series DBMS

Punkte	3,03
Rang	#85	Overall
	#46	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#394	Overall
	#158	Relational DBMS

Website

iotdb.apache.org

hsqldb.org

linter.ru

Technische Dokumentation

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

hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html

Entwickler

Apache Software Foundation

relex.ru

Erscheinungsjahr

2018

2001

1990

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

2.7.2, Juni 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Basiert auf BSD-Lizenz

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 und C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Embedded (into Java applications) and Client-Server operating modes

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

Datenschema

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

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

HTTP API

JDBC via HTTP
JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC
Java

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java, SQL

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

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

Source-Replica Replikation

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

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

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