DBMS > Google BigQuery vs. H2 vs. SiteWhere vs. TDengine vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. H2 vs. SiteWhere vs. TDengine vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service with append-only tables

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

Time Series DBMS and big data platform

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	60,38
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	8,13
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	0,06
Rang	#356	Overall
	#35	Time Series DBMS

Punkte	2,60
Rang	#107	Overall
	#8	Time Series DBMS

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

cloud.google.com/bigquery

www.h2database.com

github.com/sitewhere/sitewhere

github.com/taosdata/TDengine
tdengine.com

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

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigquery/docs

www.h2database.com/html/main.html

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

docs.tdengine.com

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Google

Thomas Mueller

SiteWhere

TDEngine, previously Taos Data

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2010

2005

2010

2019

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

3.0, August 2022

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

Open Source

Common Public Attribution License Version 1.0

Open Source

AGPL V3, also commercial editions available

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

Clojure

Server Betriebssysteme

gehostet

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Windows

Linux
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

Standard SQL with extensions for time-series applications

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

HTTP REST

JDBC
RESTful HTTP API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

Java

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Rust

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

nein

Triggers

nein

yes, via alarm monitoring

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

basierend auf HBase

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

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

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

Zugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

yes

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

TDengine™ is a next generation data historian purpose-built for Industry 4.0 and...
» mehr

Competitive advantages

High Performance at any Scale: TDengine is purpose-built for handling massive industrial...
» mehr

Typical application scenarios

TDengine is designed for Industrial IoT scenarios, including: Manufacturing Connected...
» mehr

Market metrics

TDengine has garnered over 22,500 stars on GitHub and is used in over 50 countries...
» mehr

Licensing and pricing models

TDengine OSS is an open source, cloud native time series database. It includes built-in...
» mehr

Neuigkeiten

Can Typical Time-Series Databases Replace Data Historians?
8. Mai 2024

TDengine 3.3.0.0 Release Notes
7. Mai 2024

How to Unlock Value from Industrial Data with AI and ML Technology
6. Mai 2024

Compare InfluxDB vs. TDengine
19. April 2024

Why We Need the Next Generation Data Historian
15. April 2024

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023
2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

Snowflake is the DBMS of the Year 2022, defending the title from last year
3. Januar 2023, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Winning the 2020 Google Cloud Technology Partner of the Year – Infrastructure Modernization Award
22. Dezember 2021, CIO

Google Cloud partners Coinbase to accept crypto payments
11. Oktober 2022, Ledger Insights

Hightouch Announces $38M in Funding and Launches New Customer 360 Toolkit
20. Juli 2023, Datanami

Google Cloud Platform breaks through with big enterprises, signs up Disney and others
23. März 2016, ZDNet

Hightouch Raises $38M in Funding
19. Juli 2023, FinSMEs

bereitgestellt von Google News

11 Best Open source IoT Platforms To Develop Smart Projects
9. März 2023, H2S Media

bereitgestellt von Google News

TDengine debuts cloud-based time-series data processing platform for IoT deployments
20. September 2022, SiliconANGLE News

New TDengine Benchmark Results Show Up to 37.0x Higher Query Performance Than InfluxDB and TimescaleDB
28. Februar 2023, GlobeNewswire

Comparing Different Time-Series Databases
10. Februar 2022, hackernoon.com

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk