DBMS > FatDB vs. GeoMesa vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. NSDb

Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. GeoMesa vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. NSDb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.

Kurzbeschreibung

Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.

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

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Spatial DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

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

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

Punkte	20,56
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Website

www.geomesa.org

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

nsdb.io

Technische Dokumentation

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

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

nsdb.io/Architecture

Entwickler

FatCloud

CCRi und Andere

Microsoft

Erscheinungsjahr

2012

2014

2016

2017

Aktuelle Version

4.0.5, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 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

Scala

C++

Java, Scala

Server Betriebssysteme

Windows

gehostet

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

nein

Ãœber Integration mit SQL Server

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings

ADO.NET
JDBC
ODBC

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Java
PHP

Java
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Ãœber Applikationen

nein

Transact SQL

nein

Triggers

Ãœber Applikationen

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

abhängig von Storage layer

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

abhängig von Storage layer

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

abhängig von Storage layer

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

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

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

abhängig von Storage layer

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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