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Vergleich der Systemeigenschaften Datomic vs. GeoMesa vs. KairosDB

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Name

Kurzbeschreibung

DBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der Daten

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

Verteiltes Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Spatial DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	1,76
Rang	#145	Overall
	#66	Relational DBMS

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

Punkte	0,71
Rang	#230	Overall
	#20	Time Series DBMS

Website

www.datomic.com

www.geomesa.org

github.com/kairosdb/kairosdb

Technische Dokumentation

docs.datomic.com

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

kairosdb.github.io

Entwickler

Cognitect

CCRi und Andere

Erscheinungsjahr

2012

2014

2013

Aktuelle Version

1.0.6735, Juni 2023

4.0.5, Februar 2024

1.2.2, November 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Edition gratis

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

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Implementierungssprache

Java, Clojure

Scala

Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Windows

Datenschema

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

Graphite protocol
HTTP REST
Telnet API

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java

Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transaction Functions

nein

Triggers

By using transaction functions

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

abhängig von Storage layer

Sharding

basierend auf Cassandra

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

abhängig von Storage layer

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

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

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

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

using external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)

In-Memory Unterstützung

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

recommended only for testing and development

abhängig von Storage layer

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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16. Dezember 2017, AWS Blog

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13. November 2021, InfoQ.com

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1. Dezember 2020, The New Stack

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24. Juli 2020, LatamList

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The re-emergence of time-series – O'Reilly
6. April 2013, O'Reilly Media

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