DBMS > Apache IoTDB vs. MySQL vs. OrientDB vs. SQLite

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. MySQL vs. OrientDB vs. SQLite

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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

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Multi-model DBMS (Document, Graph, Key/Value)

Weit verbreitetes In-Process RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store

Relational 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	3,19
Rang	#93	Overall
	#16	Document Stores
	#7	Graph DBMS
	#14	Key-Value Stores

Punkte	114,32
Rang	#10	Overall
	#7	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

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

dev.mysql.com/doc

www.orientdb.com/docs/last/index.html

www.sqlite.org/docs.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

OrientDB LTD; CallidusCloud; SAP

Dwayne Richard Hipp

Erscheinungsjahr

2018

1995

2010

2000

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

8.4.0, April 2024

3.2.29, Maerz 2024

3.45.3 (15 April 2024), April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

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

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Public Domain

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++

Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java JDK (>= JDK 6)

serverlos

Datenschema

schemafrei

Schema kann erzwungen werden: für kompletten Satz ("schema-full") oder nur für einzelne Attribute ("schema-hybrid")

dynamische Spaltentypen

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

keine strenge Typisierung wegen 'dynamic typing'

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

mit proprietären Erweiterungen

SQL-like query language, no joins

SQL-92 wird nicht vollständig unterstützt

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Tinkerpop technology stack with Blueprints, Gremlin, Pipes
Java API
RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET

inoffizielle Driver
JDBC

inoffizielle Driver
ODBC

inoffizielle Driver

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

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

.Net
C
C#
C++
Clojure
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

Actionscript
Ada
Basic
C
C#
C++
D
Delphi
Forth
Fortran
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Lua
MatLab
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
PL/SQL
Python
R
Ruby
Scala
Scheme
Smalltalk
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

proprietäre Syntax

Java, Javascript

nein

Triggers

Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

Sharding

keine

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
Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Integration with Hadoop and Spark

nein

could be achieved with distributed queries

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Strong Consistency with Raft

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

Beziehungen in Graphen

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

mittels Filesystem-Locks

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen, Rechte auch auf Satzebene

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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