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DBMS > GeoMesa vs. Google Cloud Bigtable vs. RavenDB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Google Cloud Bigtable vs. RavenDB vs. Spark SQL

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NameGeoMesa  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenRavenDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  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.Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document DatabaseSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellSpatial DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Document StoreRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleGraph DBMS
Spatial DBMS
Time Series 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
Punkte2,84
Rang#101  Overall
#18  Document Stores
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.geomesa.orgcloud.google.com/­bigtableravendb.netspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationwww.geomesa.org/­documentation/­stable/­user/­index.htmlcloud.google.com/­bigtable/­docsravendb.net/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerCCRi und AndereGoogleHibernating RhinosApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2014201520102014
Aktuelle Version5.0.0, Mai 20245.4, Juli 20223.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache License 2.0kommerziellOpen Source infoAGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbarOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheScalaC#Scala
Server BetriebssystemegehostetLinux
macOS
Raspberry Pi
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemajaschemafreischemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaneinjanein
SQL infoSupport of SQLneinneinSQL-like query language (RQL)SQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzeptegRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
.NET Client API
F# Client API
Go Client API
Java Client API
NodeJS Client API
PHP Client API
Python Client API
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
.Net
C#
F#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinjanein
Triggersneinneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenabhängig von Storage layerShardingShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenabhängig von Storage layerInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesMulti-Source Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjajaja
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)Default ACID transactions on the local node (eventually consistent across the cluster). Atomic operations with cluster-wide ACID transactions. Eventual consistency for indexes and full-text search indexes.
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinAtomic single-row operationsACID, Cluster-wide transaction availablenein
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 layerneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleja infoanhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMSAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Authorization levels configured per client per databasenein

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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Weitere Ressourcen
GeoMesaGoogle Cloud BigtableRavenDBSpark SQL
DB-Engines Blog Posts

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

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Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases
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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 Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable
7. April 2020, TechCrunch

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RavenDB Launches Version 6.0 Lightning Fast Queries, Data Integrations, Corax Indexing Engine, and Sharding
3. Oktober 2023, PR Newswire

Install the NoSQL RavenDB Data System
14. Mai 2021, The New Stack

RavenDB Adds Graph Queries
15. Mai 2019, Datanami

Review: NoSQL database RavenDB
20. März 2019, TechGenix

How I Created a RavenDB Python Client
23. September 2016, Visual Studio Magazine

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Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming
1. Juni 2024, Towards Data Science

Simba Technologies(R) Introduces New, Powerful JDBC Driver With SQL Connector for Apache Spark(TM)
17. März 2024, Yahoo Singapore News

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