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Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. ObjectBox vs. ReductStore

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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

Lightweight, fast on-device database for IoT, Mobile and Embedded devices, persisting and synchronising objects and vectors

Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Object oriented DBMS
Vektor DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	1,31
Rang	#159	Overall
	#14	Time Series DBMS

Punkte	1,08
Rang	#179	Overall
	#6	Object oriented DBMS
	#9	Vektor DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Website

iotdb.apache.org

github.com/objectbox
objectbox.io

github.com/reductstore
www.reduct.store

Technische Dokumentation

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

docs.objectbox.io

www.reduct.store/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

ObjectBox Limited

ReductStore LLC

Erscheinungsjahr

2018

2017

2023

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

4.0 (May 2024)

1.9, März 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Bindings are released under Apache 2.0

Apache License 2.0

Open Source

Business Source License 1.1

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C und C++

C++, Rust

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Android
Any POSIX system
Docker
iOS
Linux
macOS
QNX
Windows

Docker
Linux
macOS
Windows

Datenschema

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

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

Proprietäres native API

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

C
C++
Dart (Flutter)
Go
Java
Kotlin
Python
Swift

C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

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

Data sync between devices allowing occasional connected databases to work completely offline

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

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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