DBMS > Graph Engine vs. SiteWhere vs. TempoIQ vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Graph Engine vs. SiteWhere vs. TempoIQ vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

TempoIQ seems to be decommissioned. It will be removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

Scalable analytics DBMS for sensor data, provided as a service (SaaS)

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

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Key-Value Store

Time Series DBMS

Document Store

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

Punkte	0,62
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

Punkte	0,06
Rang	#367	Overall
	#36	Time Series DBMS

Punkte	0,09
Rang	#351	Overall
	#47	Document Stores

Website

www.graphengine.io

github.com/sitewhere/sitewhere

tempoiq.com (offline)

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

Technische Dokumentation

www.graphengine.io/docs/manual

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Microsoft

SiteWhere

TempoIQ

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2010

2012

2019

Aktuelle Version

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

Open Source

Common Public Attribution License Version 1.0

kommerziell

Open Source

MIT License

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

.NET and C

Java

Clojure

Server Betriebssysteme

.NET

Linux
OS X
Windows

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

Datenschema

vordefiniertes Schema

schemafrei

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

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

HTTP REST

HTTP API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

C#
Java
JavaScript

Node.js
Python
Ruby

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Realtime Alerts

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

basierend auf HBase

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

einfacher Authentication-basierter Zugriffsschutz

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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6. Juni 2012, Ars Technica

The graph analytics landscape 2019 - DataScienceCentral.com
27. Februar 2019, Data Science Central

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9. März 2023, H2S Media

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