DBMS > Apache IoTDB vs. Riak KV vs. STSdb vs. Vertica vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Riak KV vs. STSdb vs. Vertica vs. VoltDB

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

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python.

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

Key-Value Store

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

Key-Value Store

Relational DBMS

Column oriented

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

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

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

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Punkte	10,68
Rang	#43	Overall
	#27	Relational DBMS

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

Website

iotdb.apache.org

github.com/STSSoft/STSdb4

www.vertica.com

www.voltdb.com

Technische Dokumentation

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

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

vertica.com/documentation

docs.voltdb.com

Entwickler

Apache Software Foundation

OpenSource, formerly Basho Technologies

STS Soft SC

OpenText

previously Micro Focus and Hewlett Packard

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2018

2009

2011

2005

2010

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

3.2.0, Dezember 2022

4.0.8, September 2015

12.0.3, Jänner 2023

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Open Source

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

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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

Implementierungssprache

Java

Erlang

C++

Java, C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Linux
OS X

Windows

Linux

Linux
OS X

for development

Datenschema

schemafrei

Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried.

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

yes

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

nein

No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included.

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions.

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

HTTP API
Native Erlang Interface

.NET Client API

ADO.NET
JDBC
Kafka Connector
ODBC
RESTful HTTP API
Spark Connector
vSQL

character-based, interactive, front-end utility

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

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

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Erlang

nein

yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences

Java

Triggers

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

nein

yes, called Custom Alerts

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"

keine

horizontal partitioning, hierarchical partitioning

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

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

Multi-Source Replikation

One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository.

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Integration with Hadoop and Spark

nein

Bi-directional Spark integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Strong Consistency with Raft

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes, using Riak Security

nein

fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Deploy-anywhere database for large-scale analytical deployments. Deploy off-cloud,...
» mehr

Competitive advantages

Fast, scalable, and capable of high concurrency. Separation of compute/storage leverages...
» mehr

Typical application scenarios

Communication and network analytics, Embedded analytics, Fraud monitoring and Risk...
» mehr

Key customers

Abiba Systems, Adform, adMarketplace, AmeriPride, Anritsu, AOL, Avito, Auckland Transport,...
» mehr

Licensing and pricing models

Cost-based models and subscription-based models are both available. One license is...
» mehr

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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