DBMS > Apache IoTDB vs. Graphite vs. HugeGraph vs. Kinetica
System Properties Comparison Apache IoTDB vs. Graphite vs. HugeGraph vs. Kinetica
Please select another system to include it in the comparison.
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Apache IoTDB Xexclude from comparison | Graphite Xexclude from comparison | HugeGraph Xexclude from comparison | Kinetica Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | 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 | Data logging and graphing tool for time series data The storage layer (fixed size database) is called Whisper | A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS | Fully vectorized database across both GPUs and CPUs | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Time Series DBMS | Time Series DBMS | Graph DBMS | Relational DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Spatial DBMS Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | iotdb.apache.org | github.com/graphite-project/graphite-web | github.com/hugegraph hugegraph.apache.org | www.kinetica.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | iotdb.apache.org/UserGuide/Master/QuickStart/QuickStart.html | graphite.readthedocs.io | hugegraph.apache.org/docs | docs.kinetica.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Apache Software Foundation | Chris Davis | Baidu | Kinetica | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2018 | 2006 | 2018 | 2012 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 1.1.0, April 2023 | 0.9 | 7.1, August 2021 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source Apache Version 2.0 | Open Source Apache 2.0 | Open Source Apache Version 2.0 | commercial | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | Java | Python | Java | C, C++ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | All OS with a Java VM (>= 1.8) | Linux Unix | Linux macOS Unix | Linux | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | Numeric data only | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
XML support Some form of processing data in XML format, e.g. support for XML data structures, and/or support for XPath, XQuery or XSLT. | no | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | no | yes also supports composite index and range index | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SQL-like query language | no | no | SQL-like DML and DDL statements | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | JDBC Native API | HTTP API Sockets | Java API RESTful HTTP API TinkerPop Gremlin | JDBC ODBC RESTful HTTP API | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | C C# C++ Go Java Python Scala | JavaScript (Node.js) Python | Groovy Java Python | C++ Java JavaScript (Node.js) Python | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | yes | no | asynchronous Gremlin script jobs | user defined functions | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes | no | no | yes triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | horizontal partitioning (by time range) + vertical partitioning (by deviceId) | none | yes depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase | Sharding | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | selectable replication methods; using Raft/IoTConsensus algorithm to ensure strong/eventual data consistency among multiple replicas | none | yes depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase | Source-replica replication | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | Integration with Hadoop and Spark | no | via hugegraph-spark | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency Strong Consistency with Raft | none | Eventual Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | no | yes edges in graph | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | no | ACID | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes locking | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | yes | yes GPU vRAM or System RAM | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | yes | no | Users, roles and permissions | Access rights for users and roles on table level | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendorWe invite representatives of system vendors to contact us for updating and extending the system information, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Related products and servicesWe invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Apache IoTDB | Graphite | HugeGraph | Kinetica | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity Time Series DBMS as a new trend? | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | TsFile: A Standard Format for IoT Time Series Data Linux 6.5 With AMD P-State EPP Default Brings Performance & Power Efficiency Benefits For Ryzen Servers AMD EPYC 8324P / 8324PN Siena 32-Core Siena Linux Server Performance Review Apache Promotes IoT Database Project IoTDB Provides Data Management for Industrial Edge IT provided by Google News | Grafana Labs Announces Mimir Time Series Database The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data InfluxDB: From Open Source Time Series Database to Millions in Revenue How Grafana made observability accessible Top 10 open-source application monitoring tools provided by Google News | Critical Apache HugeGraph Flaw Let Attackers Execute Remote Code provided by Google News | Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise Transforming spatiotemporal data analysis with GPUs and generative AI provided by Google News |
Share this page