DBMS > Apache IoTDB vs. Riak TS vs. Spark SQL vs. Transbase vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Riak TS vs. Spark SQL vs. Transbase vs. XTDB

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

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Document Store

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

Punkte	1,31
Rang	#164	Overall
	#14	Time Series DBMS

Punkte	0,28
Rang	#307	Overall
	#27	Time Series DBMS

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,17
Rang	#334	Overall
	#148	Relational DBMS

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

iotdb.apache.org

spark.apache.org/sql

www.transaction.de/en/products/transbase.html

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

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

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

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Open Source, formerly Basho Technologies

Apache Software Foundation

Transaction Software GmbH

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2018

2015

2014

1987

2019

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

3.0.0, September 2022

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Transbase 8.3, 2022

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Development Lizenz gratis

Open Source

MIT License

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

Scala

C und C++

Clojure

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Linux
OS X

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

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

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

yes, limited

SQL-like DML and DDL statements

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

HTTP API
Native Erlang Interface

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

Java
Python
R
Scala

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Erlang

nein

Triggers

pre-commit hooks and post-commit hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Sharding

yes, utilizing Spark Core

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

Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

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

links between datasets can be stored

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, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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27. Februar 2024, The New Stack

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21. September 2023, Phoronix

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12. Oktober 2023, Phoronix

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7. Juni 2015, insideBIGDATA

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1. Juni 2024, Towards Data Science

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1. April 2024, Simplilearn

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24. Januar 2024, TechTarget

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