DBMS > Cubrid vs. GeoMesa vs. SpatiaLite vs. TerminusDB

Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. GeoMesa vs. SpatiaLite vs. TerminusDB

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Name

Kurzbeschreibung

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

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

Spatial extension of SQLite

Scalable Graph Database platform making enterprise data available by exploiting inferred entities and relationships

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Spatial DBMS

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Document Store
RDF Store

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

Punkte	1,20
Rang	#169	Overall
	#78	Relational DBMS

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

Punkte	1,60
Rang	#149	Overall
	#3	Spatial DBMS

Punkte	0,17
Rang	#325	Overall
	#29	Graph DBMS

Website

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

www.geomesa.org

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

terminusdb.com

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

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

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

terminusdb.github.io/terminusdb/#

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

CCRi und Andere

Alessandro Furieri

DataChemist Ltd.

Erscheinungsjahr

2008

2014

2008

2018

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

4.0.5, Februar 2024

5.0.0, August 2020

11.0.0, Jaenner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

Open Source

GPL V3

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

C++

Prolog, Rust

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

serverlos

Linux

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

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (WOQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

OWL
RESTful HTTP API
WOQL (Web Object Query Language)

Unterstützte Programmiersprachen

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

JavaScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

abhängig von Storage layer

keine

Graph Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

abhängig von Storage layer

keine

Journaling Streams

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

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

in-memory journaling

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

nein

Role-based access control

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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