DBMS > Apache IoTDB vs. JaguarDB vs. ObjectBox vs. OrigoDB vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. JaguarDB vs. ObjectBox vs. OrigoDB vs. Transbase

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

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

A fully ACID in-memory object graph database

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Key-Value Store
Vektor DBMS

Object oriented DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	1,31
Rang	#164	Overall
	#14	Time Series DBMS

Punkte	0,06
Rang	#381	Overall
	#59	Key-Value Stores
	#13	Vektor DBMS

Punkte	1,29
Rang	#166	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	0,06
Rang	#380	Overall
	#50	Document Stores
	#18	Object oriented DBMS

Punkte	0,17
Rang	#334	Overall
	#148	Relational DBMS

Website

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

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

www.jaguardb.com/support.html

docs.objectbox.io

origodb.com/docs

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Apache Software Foundation

DataJaguar, Inc.

ObjectBox Limited

Robert Friberg et al

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2018

2015

2017

2009

under the name LiveDB

1987

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

3.3 July 2023

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPL V3.0

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

kommerziell

Development Lizenz gratis

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++

the server part. Clients available in other languages

C und C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Linux

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Linux
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

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

nein

can be achieved using .NET

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

JDBC
ODBC

Proprietäres native API

.NET Client API
HTTP API
LINQ

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

.Net

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Domain Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Sharding

keine

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

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

Multi-Source Replikation

online/offline synchronization between client and server

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

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

depending on model

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Role based authorization

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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