DBMS > Apache IoTDB vs. etcd vs. Riak KV vs. SQream DB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. etcd vs. Riak KV vs. SQream DB

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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

A distributed reliable key-value store

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

a GPU-based, columnar RDBMS for big data analytics workloads

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Relational DBMS

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

Punkte	1,18
Rang	#173	Overall
	#15	Time Series DBMS

Punkte	7,25
Rang	#54	Overall
	#5	Key-Value Stores

Punkte	4,10
Rang	#82	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	0,70
Rang	#227	Overall
	#104	Relational DBMS

Website

iotdb.apache.org

etcd.io
github.com/etcd-io/etcd

sqream.com

Technische Dokumentation

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

etcd.io/docs
github.com/etcd-io/etcd/tree/master/Documentation

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

docs.sqream.com

Entwickler

Apache Software Foundation

OpenSource, formerly Basho Technologies

SQream Technologies

Erscheinungsjahr

2018

2009

2017

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

3.4, August 2019

3.2.0, Dezember 2022

2022.1.6, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

kommerziell

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

Erlang

C++, CUDA, Haskell, Java, Scala

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

FreeBSD
Linux
Windows

experimental

Linux
OS X

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

ja, ANSI Standard SQL Types

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

gRPC
JSON over HTTP

HTTP API
Native Erlang Interface

.Net
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Tcl

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Erlang

user defined functions in Python

Triggers

yes, watching key changes

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Sharding

kein "single point of failure"

horizontal and vertical partitioning

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

Using Raft consensus algorithm to ensure data replication with strong consistency among multiple replicas.

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

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

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

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

nein

yes, using Riak Security

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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