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Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. FeatureBase vs. GeoMesa

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

Real-time database platform that powers real-time analytics and machine learning applications by simultaneously executing low-latency, high-throughput, and highly concurrent workloads.

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	1,31
Rang	#169	Overall
	#78	Relational DBMS

Punkte	0,26
Rang	#304	Overall
	#138	Relational DBMS

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

Website

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

www.featurebase.com

www.geomesa.org

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

docs.featurebase.com

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

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Molecula and Pilosa Open Source Contributors

CCRi und Andere

Erscheinungsjahr

2008

2017

2014

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

2022, May 2022

4.0.5, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

Apache License 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C, C++, Java

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux
macOS

Datenschema

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

nein

SQL

Support of SQL

SQL queries

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

gRPC
JDBC
Kafka Connector
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

abhängig von Storage layer

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

abhängig von Storage layer

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

abhängig von Storage layer

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, using Linux fsync

In-Memory Unterstützung

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

nein

abhängig von Storage layer

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

fine grained access rights according to SQL-standard

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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7. Dezember 2021, CRN

Pilosa: A Scalable High Performance Bitmap Database Index
17. Juni 2019, hackernoon.com

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