DBMS > GridDB vs. SiteWhere vs. SwayDB vs. Transwarp KunDB

Vergleich der Systemeigenschaften GridDB vs. SiteWhere vs. SwayDB vs. Transwarp KunDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Scalable in-memory time series database optimized for IoT and Big Data

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

OLTP DBMS based on a distributed architecture and highly compatible with MySQL and Oracle

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Key-Value Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Key-Value Store
Relational DBMS

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

Punkte	1,91
Rang	#123	Overall
	#10	Time Series DBMS

Punkte	0,07
Rang	#347	Overall
	#33	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#384	Overall
	#60	Key-Value Stores

Punkte	0,04
Rang	#362	Overall
	#154	Relational DBMS

Website

griddb.net

github.com/sitewhere/sitewhere

swaydb.simer.au

www.transwarp.cn/en/product/kundb

Technische Dokumentation

docs.griddb.net

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

Entwickler

Toshiba Corporation

SiteWhere

Simer Plaha

Transwarp

Erscheinungsjahr

2013

2010

2018

Aktuelle Version

5.1, August 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also available

Open Source

Common Public Attribution License Version 1.0

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

kommerziell

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

C++

Java

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

vordefiniertes Schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

numerical, string, blob, geometry, boolean, timestamp

nein

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

SQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP/JSON API

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf HBase

keine

horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Connector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobs

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate consistency within container, eventual consistency across containers

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID at container level

nein

Atomic execution of operations

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users can be defined per database

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

nein

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

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Weitere Ressourcen

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Toshiba Digital Solutions collaborates with DATAFLUCT to Deliver a Machine Learning Solution that Optimizes Store Visitors Prediction ~ The integration of Cloud Data Infrastructure and Auto Machine Learning enables accurate prediction without experts inter
21. April 2021, global.toshiba

bereitgestellt von Google News

SiteWhere: An open platform for connected devices
11. Juli 2017, Open Source For You

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

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