DBMS > Apache Phoenix vs. GeoMesa vs. SurrealDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. GeoMesa vs. SurrealDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBase

GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.

A fully ACID transactional, developer-friendly, multi-model DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Spatial DBMS

Document Store
Graph DBMS

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

Punkte	1,91
Rang	#126	Overall
	#59	Relational DBMS

Punkte	0,80
Rang	#208	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	1,04
Rang	#180	Overall
	#30	Document Stores
	#17	Graph DBMS

Website

phoenix.apache.org

www.geomesa.org

surrealdb.com

Technische Dokumentation

phoenix.apache.org

www.geomesa.org/documentation/stable/user/index.html

surrealdb.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

CCRi und Andere

SurrealDB Ltd

Erscheinungsjahr

2014

2022

Aktuelle Version

5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 2019

5.0.0, Mai 2024

v1.5.0, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

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Implementierungssprache

Java

Scala

Rust

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

Linux
macOS
Windows

Datenschema

late-bound, schema-on-read capabilities

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

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

GraphQL
RESTful HTTP API
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

Deno
Go
JavaScript (Node.js)
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

abhängig von Storage layer

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

abhängig von Storage layer

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency

abhängig von Storage layer

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

abhängig von Storage layer

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancy

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

yes, based on authentication and database rules

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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

DB-Engines Blog Posts

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11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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