DBMS > Apache Phoenix vs. GeoMesa vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. GeoMesa vs. SwayDB

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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.

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Spatial DBMS

Key-Value Store

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

Punkte	1,97
Rang	#126	Overall
	#59	Relational DBMS

Punkte	0,78
Rang	#213	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Website

phoenix.apache.org

www.geomesa.org

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

phoenix.apache.org

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

Entwickler

Apache Software Foundation

CCRi und Andere

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2014

2018

Aktuelle Version

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

4.0.5, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

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Implementierungssprache

Java

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

Datenschema

late-bound, schema-on-read capabilities

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

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
Kotlin
Scala

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

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

abhängig von Storage layer

keine

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Atomic execution of operations

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

nein

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Weitere Ressourcen

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11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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2. Juni 2016, AWS Blog

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4. Februar 2016, InfoWorld

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27. März 2017, SDTimes.com

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18. April 2019, eWeek

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