DBMS > Apache IoTDB vs. MySQL vs. RDF4J vs. Spark SQL vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. MySQL vs. RDF4J vs. Spark SQL vs. XTDB

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

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

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

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

RDF Store

Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	1061,34
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Punkte	0,74
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

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

dev.mysql.com/doc

rdf4j.org/documentation

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

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Apache Software Foundation

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2018

1995

2004

2014

2019

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

8.4.0, April 2024

3.5.0 ( 2.13), September 2023

1.19, September 2021

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

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Apache 2.0

Open Source

MIT License

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

Scala

Clojure

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

RDF Schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

mit proprietären Erweiterungen

nein

SQL-like DML and DDL statements

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

JDBC
ODBC

HTTP REST
JDBC

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

Java
PHP
Python

Java
Python
R
Scala

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

proprietäre Syntax

nein

Triggers

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

keine

yes, utilizing Spark Core

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

keine

ja, jeder Knoten hat alle Daten

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

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

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3. Januar 2020, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

MariaDB strengthens its position in the open source RDBMS market
5. April 2018, Matthias Gelbmann

The struggle for the hegemony in Oracle's database empire
2. Mai 2017, Paul Andlinger

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