DBMS > GeoMesa vs. Google Cloud Bigtable vs. HyperSQL vs. SiteWhere

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Google Cloud Bigtable vs. HyperSQL vs. SiteWhere

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.

In Java gesschriebenes multithreaded und transaktionales RDBMS

Auch bekannt unter HSQLDB

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

Primäres Datenbankmodell

Spatial DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Relational DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	0,86
Rang	#205	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	3,15
Rang	#95	Overall
	#14	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	3,23
Rang	#93	Overall
	#48	Relational DBMS

Punkte	0,06
Rang	#383	Overall
	#43	Time Series DBMS

Website

www.geomesa.org

cloud.google.com/bigtable

hsqldb.org

github.com/sitewhere/sitewhere

Technische Dokumentation

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

cloud.google.com/bigtable/docs

hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

Entwickler

CCRi und Andere

Google

SiteWhere

Erscheinungsjahr

2014

2015

2001

2010

Aktuelle Version

5.0.0, Mai 2024

2.7.2, Juni 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

Open Source

Basiert auf BSD-Lizenz

Open Source

Common Public Attribution License Version 1.0

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.

Implementierungssprache

Scala

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Embedded (into Java applications) and Client-Server operating modes

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

vordefiniertes Schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)

HTTP API

JDBC via HTTP
JDBC
ODBC

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

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

All languages supporting JDBC/ODBC
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java, SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

Sharding

keine

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

abhängig von Storage layer

Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomic single-row operations

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

abhängig von Storage layer

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

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Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

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6. Mai 2015, VentureBeat

Google Launches Cloud Bigtable, A Highly Scalable And Performant NoSQL Database
6. Mai 2015, TechCrunch

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HyperSQL DataBase flaw leaves library vulnerable to RCE
24. Oktober 2022, The Daily Swig

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14. November 2022, TheServerSide.com

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11. Juli 2017, Open Source For You

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27. März 2023, Open Source For You

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