DBMS > Apache IoTDB vs. Percona Server for MongoDB vs. Tigris

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Percona Server for MongoDB vs. Tigris

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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

A drop-in replacement for MongoDB Community Edition with enterprise-grade features.

A horizontally scalable, ACID transactional, document database available both as a fully managed cloud service and for deployment on self-managed infrastructure

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Document Store

Document Store
Key-Value Store
Suchmaschine
Time Series DBMS

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

Punkte	1,24
Rang	#167	Overall
	#14	Time Series DBMS

Punkte	0,52
Rang	#251	Overall
	#39	Document Stores

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#49	Document Stores
	#53	Key-Value Stores
	#23	Suchmaschinen
	#38	Time Series DBMS

Website

iotdb.apache.org

www.percona.com/mongodb/software/percona-server-for-mongodb

www.tigrisdata.com

Technische Dokumentation

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

docs.percona.com/percona-distribution-for-mongodb

www.tigrisdata.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Percona

Tigris Data, Inc.

Erscheinungsjahr

2018

2015

2022

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

3.4.10-2.10, November 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPL Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java

C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Linux

Linux
macOS
Windows

Datenschema

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

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

CLI Client
gRPC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

Actionscript
C
C#
C++
Clojure
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Lua
MatLab
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Scala
Smalltalk

Go
Java
JavaScript (Node.js)

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

JavaScript

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

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

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Integration with Hadoop and Spark

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Strong Consistency with Raft

Eventual Consistency
Immediate Consistency

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

yes, using FoundationDB

In-Memory Unterstützung

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

via In-Memory Engine

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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