DBMS > Apache IoTDB vs. atoti vs. Spark SQL vs. YTsaurus

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. atoti vs. Spark SQL vs. YTsaurus

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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

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

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

YTsaurus is an open source platform for distributed storage and processing.

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Object oriented DBMS

Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store

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

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

Punkte	0,61
Rang	#243	Overall
	#10	Object oriented DBMS

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

Punkte	0,21
Rang	#324	Overall
	#45	Document Stores
	#48	Key-Value Stores

Website

Technische Dokumentation

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

docs.atoti.io

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

ytsaurus.tech/docs/en

Entwickler

Apache Software Foundation

ActiveViam

Apache Software Foundation

Yandex

Erscheinungsjahr

2018

2014

2023

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

free versions available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache License, Version 2.0

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

Scala

C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Linux
OS X
Windows

Ubuntu

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

Multidimensional Expressions (MDX)

SQL-like DML and DDL statements

YQL, an SQL-based language, is supported

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

Java
Python
R
Scala

C++
Go
Java
JavaScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Sharding, horizontal partitioning

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

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access Control Lists

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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