DBMS > CrateDB vs. GeoMesa vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. NuoDB

Vergleich der Systemeigenschaften CrateDB vs. GeoMesa vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. NuoDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Verteilter Data Store basierend auf Lucene

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

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

NuoDB ist eine skalierbare verteilte Datenbank, mit SQL und ACID Transaktionen

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Spatial DBMS
Suchmaschine
Time Series DBMS
Vektor DBMS

Spatial DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,73
Rang	#229	Overall
	#37	Document Stores
	#5	Spatial DBMS
	#16	Suchmaschinen
	#19	Time Series DBMS
	#8	Vektor DBMS

Punkte	0,81
Rang	#214	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	22,71
Rang	#30	Overall
	#18	Relational DBMS

Punkte	0,99
Rang	#195	Overall
	#92	Relational DBMS

Website

cratedb.com

www.geomesa.org

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

www.3ds.com/nuodb-distributed-sql-database

Technische Dokumentation

cratedb.com/docs

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

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

doc.nuodb.com

Entwickler

Crate

CCRi und Andere

Microsoft

Dassault Systèmes

originally NuoDB, Inc.

Erscheinungsjahr

2013

2014

2016

2013

Aktuelle Version

4.0.5, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

Limitierte Edition gratis

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.

CrateDB Cloud: a distributed SQL database that spreads data and processing across an elastic cluster of shared nothing nodes. CrateDB Cloud enables data insights at scale on Microsoft Azure, AWS and Google Cloud Platform.

Implementierungssprache

Java

Scala

C++

Server Betriebssysteme

All Operating Systems, including Kubernetes with CrateDB Kubernetes Operator support

gehostet

Amazon EC2, Windows Azure, SoftLayer
Linux
OS X
Windows

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

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

yes, but no triggers and constraints, and PostgreSQL compatibility

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
PostgreSQL wire protocol
Prometheus Remote Read/Write
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.NET
Erlang
Go

community maintained client
Java
JavaScript (Node.js)

community maintained client
Perl

community maintained client
PHP
Python
R
Ruby

community maintained client
Scala

community maintained client

C#
Java
PHP

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Transact SQL

Java, SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

abhängig von Storage layer

Sharding, horizontal partitioning

dynamische Verteilung der Daten auf die einzelnen Knoten

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Configurable replication on table/partition-level

abhängig von Storage layer

Managed transparently by NuoDB

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Read-after-write consistency on record level

abhängig von Storage layer

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

unique row identifiers can be used for implementing an optimistic concurrency control strategy

nein

ACID

tunable commit protocol

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

abhängig von Storage layer

Temporary table

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

Standard SQL Rollen und Rechte

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

The enterprise database for time series, documents, and vectors. Distributed - Native...
» mehr

Competitive advantages

Response time in milliseconds: e ven for complex ad-hoc queries. Massive scaling...
» mehr

Typical application scenarios

IoT: accelerate your IIoT projects with CrateDB, delivering real-time analytics...
» mehr

Key customers

Across all continents, CrateDB is used by companies of all sizes to meet the most...
» mehr

Market metrics

The CrateDB open source project was started in 2013 Honorable Mention in 2021 Gartner®...
» mehr

Licensing and pricing models

See CrateDB pricing >
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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