DBMS > Apache IoTDB vs. Riak KV vs. Sadas Engine vs. searchxml

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Riak KV vs. Sadas Engine vs. searchxml

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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

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

DBMS for structured and unstructured content wrapped with an application server

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Key-Value Store

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

Relational DBMS

Native XML DBMS
Suchmaschine

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

Punkte	1,19
Rang	#176	Overall
	#15	Time Series DBMS

Punkte	4,44
Rang	#80	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	0,03
Rang	#379	Overall
	#156	Relational DBMS

Punkte	0,01
Rang	#386	Overall
	#7	Native XML DBMS
	#24	Suchmaschinen

Website

iotdb.apache.org

www.sadasengine.com

www.searchxml.net/category/products

Technische Dokumentation

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

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

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

www.searchxml.net/support/handouts

Entwickler

Apache Software Foundation

OpenSource, formerly Basho Technologies

SADAS s.r.l.

informationpartners gmbh

Erscheinungsjahr

2018

2009

2006

2015

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

3.2.0, Dezember 2022

8.0

1.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

kommerziell

free trial version available

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++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Linux
OS X

AIX
Linux
Windows

Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

HTTP API
Native Erlang Interface

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

RESTful HTTP API
WebDAV
XQuery
XSLT

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

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

C++

most other programming languages supported via APIs

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Erlang

nein

on the application server

Triggers

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"

horizontale Partitionierung

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

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

sychronisation to multiple collections

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

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

Mehrere Lese-, ein Schreibprozess

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

managed by 'Learn by Usage'

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes, using Riak Security

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Domain, group and role-based access control at the document level and for application services

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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13. Januar 2015, Data Center Knowledge

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12. September 2017, ComputerWeekly.com

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6. Oktober 2015, The Register

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