DBMS > Apache IoTDB vs. Lovefield vs. ObjectBox vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Lovefield vs. ObjectBox vs. Sphinx

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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

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

Open Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

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

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	1,20
Rang	#170	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

iotdb.apache.org

google.github.io/lovefield

objectbox.io

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

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

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

docs.objectbox.io

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Google

ObjectBox Limited

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2018

2014

2017

2001

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

2.1.12, February 2017

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

JavaScript

C und C++

C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

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

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

Proprietäres native API

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

JavaScript

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

keine

Sharding

Aufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.

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

online/offline synchronization between client and server

keine

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

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Weitere Ressourcen

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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