DBMS > Newts vs. Riak TS vs. SiteWhere vs. Splice Machine vs. Warp 10

Vergleich der Systemeigenschaften Newts vs. Riak TS vs. SiteWhere vs. Splice Machine vs. Warp 10

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

TimeSeries DBMS specialized on timestamped geo data based on LevelDB or HBase

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	0,07
Rang	#375	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	0,28
Rang	#307	Overall
	#27	Time Series DBMS

Punkte	0,06
Rang	#383	Overall
	#43	Time Series DBMS

Punkte	0,54
Rang	#252	Overall
	#115	Relational DBMS

Punkte	0,14
Rang	#344	Overall
	#32	Time Series DBMS

Website

opennms.github.io/newts

github.com/sitewhere/sitewhere

splicemachine.com

www.warp10.io

Technische Dokumentation

github.com/OpenNMS/newts/wiki

www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

splicemachine.com/how-it-works

www.warp10.io/content/02_Getting_started

Entwickler

OpenNMS Group

Open Source, formerly Basho Technologies

SiteWhere

Splice Machine

SenX

Erscheinungsjahr

2014

2015

2010

2014

2015

Aktuelle Version

3.0.0, September 2022

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Common Public Attribution License Version 1.0

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Open Source

Apache License 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

Erlang

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

vordefiniertes Schema

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

nein

eingeschränkt

nein

SQL

Support of SQL

nein

yes, limited

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST
Java API

HTTP API
Native Erlang Interface

HTTP REST

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

HTTP API
Jupyter
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

Java

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

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Erlang

Java

WarpScript

Triggers

nein

pre-commit hooks and post-commit hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

basierend auf HBase

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Eventual Consistency

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Mandatory use of cryptographic tokens, containing fine-grained authorizations

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

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

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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11. Juli 2017, Open Source For You

Ten Popular IoT Platforms You Should be Aware of
27. März 2023, Open Source For You

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

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26. August 2021, The Register

Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine ...
19. Januar 2021, PR Newswire

Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine
18. September 2019, Towards Data Science

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

ETL: The Silent Killer of Big Data Projects
23. Juli 2015, insideBIGDATA

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Time Series Databases Software market latest trends, CAGR, and forecast till 2026 | eSherpa Market Reports
13. April 2020, openPR

Time Series Databases Software Market [2024-2031] | InfluxData, Trendalyze, Amazon Timestream
11. Mai 2024, Motions Online

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