DBMS > Apache IoTDB vs. IRONdb vs. MySQL vs. Riak TS

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. IRONdb vs. MySQL vs. Riak TS

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

IRONdb 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

A distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicity

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	1083,74
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Punkte	0,20
Rang	#319	Overall
	#27	Time Series DBMS

Website

iotdb.apache.org

www.circonus.com/solutions/time-series-database/

www.mysql.com

Technische Dokumentation

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

docs.circonus.com/irondb/category/getting-started

dev.mysql.com/doc

www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest

Entwickler

Apache Software Foundation

Circonus LLC.

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

Open Source, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2018

2017

1995

2015

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

V0.10.20, January 2018

8.4.0, April 2024

3.0.0, September 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

GPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.

Open Source

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Aiven for MySQL: Fully managed MySQL, deployable in the cloud of your choice, with seamless integrations and lightning-fast setup.

Implementierungssprache

Java

C und C++

Erlang

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Linux

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

text, numeric, histograms

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

SQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL)

mit proprietären Erweiterungen

yes, limited

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes, in Lua

proprietäre Syntax

Erlang

Triggers

nein

pre-commit hooks and post-commit hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Automatic, metric affinity per node

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

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

configurable replication factor, datacenter aware

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

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 per node, eventual consistency across nodes

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

links between datasets can be stored

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

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3. Januar 2020, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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5. April 2018, Matthias Gelbmann

The struggle for the hegemony in Oracle's database empire
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