DBMS > Apache IoTDB vs. Kinetica vs. Oracle vs. Riak TS vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Kinetica vs. Oracle vs. Riak TS vs. Spark SQL

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

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares RDBMS

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

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

Document Store
Graph DBMS

with Oracle Spatial and Graph
RDF Store

with Oracle Spatial and Graph
Spatial DBMS

with Oracle Spatial and Graph
Vektor DBMS

since Oracle 23

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

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

Punkte	0,64
Rang	#236	Overall
	#109	Relational DBMS

Punkte	1236,29
Rang	#1	Overall
	#1	Relational DBMS

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

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

iotdb.apache.org

www.kinetica.com

www.oracle.com/database

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

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

docs.kinetica.com

docs.oracle.com/en/database

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

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Kinetica

Oracle

Open Source, formerly Basho Technologies

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2018

2012

1980

2015

2014

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

7.1, August 2021

23c, September 2023

3.0.0, September 2022

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

Open Source

Apache 2.0

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, C++

C und C++

Erlang

Scala

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Linux

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows
z/OS

Linux
OS X

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Schemaless in JSON and XML columns

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

SQL-like DML and DDL statements

mit proprietären Erweiterungen

yes, limited

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

HTTP API
Native Erlang Interface

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C
C#
C++
Clojure
Cobol
Delphi
Eiffel
Erlang
Fortran
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Tcl
Visual Basic

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

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

PL/SQL

auch Java stored procedures möglich

Erlang

nein

Triggers

triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range

pre-commit hooks and post-commit hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

yes, utilizing Spark Core

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

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Integration with Hadoop and Spark

nein

kann in PL/SQL realisiert werden

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Strong Consistency with Raft

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

mit parameterisierbarem isolation level

nein

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

GPU vRAM or System RAM

Version 12c introduced the new option 'Oracle Database In-Memory'

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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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