DBMS > Apache IoTDB vs. Riak TS vs. Spark SQL vs. Vitess

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Riak TS vs. Spark SQL vs. Vitess

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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

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

Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	0,20
Rang	#319	Overall
	#27	Time Series DBMS

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,82
Rang	#209	Overall
	#97	Relational DBMS

Website

iotdb.apache.org

spark.apache.org/sql

vitess.io

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

vitess.io/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Open Source, formerly Basho Technologies

Apache Software Foundation

The Linux Foundation, PlanetScale

Erscheinungsjahr

2018

2015

2014

2013

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

3.0.0, September 2022

3.5.0 ( 2.13), September 2023

15.0.2, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0, commercial licenses available

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

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Linux
OS X

Linux
OS X
Windows

Docker
Linux
macOS

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

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

HTTP API
Native Erlang Interface

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

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

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Erlang

nein

proprietäre Syntax

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

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
Source-Replica Replikation

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

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID at shard level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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