DBMS > GeoMesa vs. Google Cloud Bigtable vs. Oracle Berkeley DB vs. Riak TS

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Google Cloud Bigtable vs. Oracle Berkeley DB vs. Riak TS

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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.

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

Primäres Datenbankmodell

Spatial DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Time Series DBMS

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

Punkte	0,78
Rang	#214	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	2,97
Rang	#92	Overall
	#15	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	1,88
Rang	#130	Overall
	#23	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	0,17
Rang	#318	Overall
	#27	Time Series DBMS

Website

www.geomesa.org

cloud.google.com/bigtable

www.oracle.com/database/technologies/related/berkeleydb.html

Technische Dokumentation

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

cloud.google.com/bigtable/docs

docs.oracle.com/cd/E17076_05/html/index.html

www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest

Entwickler

CCRi und Andere

Google

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Open Source, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2014

2015

1994

2015

Aktuelle Version

5.0.1, Juli 2024

18.1.40, Mai 2020

3.0.0, September 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

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

C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)

Erlang

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux
OS X

Datenschema

schemafrei

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

only with the Berkeley DB XML edition

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

yes, limited

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net

Figaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere

Es gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Perl
Python
Tcl

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Erlang

Triggers

nein

only for the SQL API

pre-commit hooks and post-commit hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

Sharding

keine

Sharding

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

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

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)

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

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)

nein

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

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