DBMS > Apache IoTDB vs. MySQL vs. OrigoDB vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. MySQL vs. OrigoDB vs. VoltDB

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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

A fully ACID in-memory object graph database

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Document Store
Object oriented DBMS

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	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

Punkte	1,44
Rang	#158	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

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

dev.mysql.com/doc

origodb.com/docs

docs.voltdb.com

Entwickler

Apache Software Foundation

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

Robert Friberg et al

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2018

1995

2009

under the name LiveDB

2010

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

8.4.0, April 2024

11.3, April 2022

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

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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, C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
Windows

Linux
OS X

for development

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

mit proprietären Erweiterungen

nein

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

.NET Client API
HTTP API
LINQ

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

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++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

proprietäre Syntax

Java

Triggers

Domain Events

nein

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

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

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

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

depending on model

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

Snapshots und Command Logging

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

Role based authorization

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

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Drittanbieter

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