DBMS > GeoMesa vs. Greenplum vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. OpenTenBase

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Greenplum vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. OpenTenBase

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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.

Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database

A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

An enterprise-level distributed HTAP open source database based on PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Spatial DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	8,08
Rang	#48	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	19,93
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#370	Overall
	#156	Relational DBMS

Website

www.geomesa.org

greenplum.org

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

github.com/OpenTenBase/OpenTenBase
www.opentenbase.org

Technische Dokumentation

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

docs.greenplum.org

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

docs.opentenbase.org
docs.opentenbase.org/en

Entwickler

CCRi und Andere

Pivotal Software Inc.

Microsoft

OpenAtom Foundation, previously Tencent

Erscheinungsjahr

2014

2005

2016

Aktuelle Version

5.0.0, Mai 2024

7.0.0, September 2023

2.5, Jänner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

BSD-3

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++

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Linux

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

seit Version 4.2

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Perl
Python
R

C#
Java
PHP

C
Go
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Transact SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

Source-Replica Replikation

yes

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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