DBMS > Apache IoTDB vs. Hyprcubd vs. OpenQM vs. OpenTSDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Hyprcubd vs. OpenQM vs. OpenTSDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

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

Serverless Time Series DBMS

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Multivalue DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	1,19
Rang	#176	Overall
	#15	Time Series DBMS

Punkte	0,33
Rang	#286	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	1,73
Rang	#147	Overall
	#12	Time Series DBMS

Website

iotdb.apache.org

hyprcubd.com (offline)

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

opentsdb.net

Technische Dokumentation

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

opentsdb.net/docs/build/html/index.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Hyprcubd, Inc.

Rocket Software, originally Martin Phillips

derzeit von Yahoo und anderen gewartet

Erscheinungsjahr

2018

1993

2011

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

3.4-12

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

LGPL

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

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

gehostet

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Linux
Windows

Datenschema

with some exceptions

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

time, int, uint, float, string

numerische Daten für Metriken, Strings für Tags

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

gRPC (https)

HTTP API
Telnet API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby

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

basierend auf HBase

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 HBase

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

basierend auf HBase

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

token access

Access rights can be defined down to the item level

nein

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

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

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Brain Monitoring with Kafka, OpenTSDB, and Grafana
5. August 2016, KDnuggets

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28. Juni 2016, SiliconANGLE News

Comparing InfluxDB, TimescaleDB, and QuestDB Timeseries Databases
30. Juni 2021, Towards Data Science

A real-time processing revival – O'Reilly
1. April 2015, oreilly.com

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