DB-EnginesInfluxDB: Focus on building software with an easy-to-use serverless, scalable time series platformEnglish
Deutsch
Informationen zu relationalen und NoSQL DatenbankmanagementsystemenEin Service von solid IT

DBMS > GeoMesa vs. Google Cloud Bigtable vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. SpaceTime

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Google Cloud Bigtable vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. SpaceTime

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGeoMesa  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenSpaceTime  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungGeoMesa 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.Fully managed big data interactive analytics platformSpaceTime ist ein Spatio-temporal DBMS mit Focus auf Performance.
Primäres DatenbankmodellSpatial DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Relational DBMS infocolumn orientedSpatial DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store infoIf a column is of type dynamic docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-types/­dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell
Event Store infothis is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps)
Spatial DBMS
Suchmaschine infosupport for complex search expressions docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engine
Time Series DBMS infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer/­time-series-analysis
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,86
Rang#205  Overall
#4  Spatial DBMS
Punkte3,15
Rang#95  Overall
#14  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte3,80
Rang#81  Overall
#43  Relational DBMS
Punkte0,03
Rang#392  Overall
#8  Spatial DBMS
Websitewww.geomesa.orgcloud.google.com/­bigtableazure.microsoft.com/­services/­data-explorerwww.mireo.com/­spacetime
Technische Dokumentationwww.geomesa.org/­documentation/­stable/­user/­index.htmlcloud.google.com/­bigtable/­docsdocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer
EntwicklerCCRi und AndereGoogleMicrosoftMireo
Erscheinungsjahr2014201520192020
Aktuelle Version5.0.0, Mai 2024cloud service with continuous releases
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache License 2.0kommerziellkommerziellkommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjajanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheScalaC++
Server BetriebssystemegehostetgehostetLinux
DatenschemajaschemafreiFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)ja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinja infobool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-typesja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinjanein
Sekundärindizesjaneinall fields are automatically indexednein
SQL infoSupport of SQLneinneinKusto Query Language (KQL), SQL subsetA subset of ANSI SQL is implemented
APIs und andere ZugriffskonzeptegRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
C#
C++
Python
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinneinYes, possible languages: KQL, Python, Rnein
Triggersneinneinja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicynein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenabhängig von Storage layerShardingSharding infoImplicit feature of the cloud serviceFixed-grid hypercubes
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenabhängig von Storage layerInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.Real-time block device replication (DRBD)
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenjajaSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-sparknein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten Systemabhängig von Storage layerImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Eventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinAtomic single-row operationsneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenabhängig von Storage layerneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleja infoanhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMSAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Azure Active Directory Authenticationja

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen
GeoMesaGoogle Cloud BigtableMicrosoft Azure Data ExplorerSpaceTime
DB-Engines Blog Posts

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases
1. März 2024, Forbes

Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs
31. Januar 2022, InfoQ.com

Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database
27. Januar 2022, TechTarget

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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

bereitgestellt von Google News

We’re retiring Azure Time Series Insights on 7 July 2024 – transition to Azure Data Explorer | Azure updates
31. Mai 2024, Microsoft

Update records in a Kusto Database (public preview)
20. Februar 2024, Microsoft

Public Preview: Azure Data Explorer connector for Apache Flink
8. Januar 2024, Microsoft

Announcing General Availability to migrate Virtual Network injected Azure Data Explorer Cluster to Private Endpoints ...
5. Februar 2024, Microsoft

New Features for graph-match KQL Operator: Enhanced Pattern Matching and Cycle Control | Azure updates
24. Januar 2024, Microsoft

bereitgestellt von Google News



Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk

Featured Products

Milvus logo

Vector database designed for GenAI, fully equipped for enterprise implementation.
Try Managed Milvus for Free

Datastax Astra logo

Bring all your data to Generative AI applications with vector search enabled by the most scalable
vector database available.
Try for Free

Neo4j logo

See for yourself how a graph database can make your life easier.
Use Neo4j online for free.

Präsentieren Sie hier Ihr Produkt