DBMS > GeoMesa vs. GreptimeDB vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. NSDb vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. GreptimeDB vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. NSDb vs. Postgres-XL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

An open source Time Series DBMS built for increased scalability, high performance and efficiency

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

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,78
Rang	#213	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	0,06
Rang	#352	Overall
	#33	Time Series DBMS

Punkte	20,56
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	0,49
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Website

www.geomesa.org

greptime.com

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

nsdb.io

www.postgres-xl.org

Technische Dokumentation

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

docs.greptime.com

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

nsdb.io/Architecture

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

CCRi und Andere

Greptime Inc.

Microsoft

Erscheinungsjahr

2014

2022

2016

2017

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

Aktuelle Version

4.0.5, Februar 2024

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Mozilla public license

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

Rust

C++

Java, Scala

Server Betriebssysteme

Android
Docker
FreeBSD
Linux
macOS
Windows

gehostet

Linux
macOS

Datenschema

schema-free, schema definition possible

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

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

nein

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
HTTP API
JDBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

gRPC
HTTP REST
WebSocket

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Erlang
Go
Java
JavaScript

C#
Java
PHP

Java
Scala

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Python

Transact SQL

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

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

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

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

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

MVCC

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

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

Simple rights management via user accounts

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

GreptimeDB is a SQL & Python-enabled timeseries database system built from scratch...
» mehr

Competitive advantages

- Inherits advantages of Rust, such as excellent performance, memory safe, resource...
» mehr

Typical application scenarios

For IoT industries, GreptimeDB can seamless integrate with message queues and other...
» mehr

Key customers

Greptime's clients span multiple sectors including IoT, connected vehicles, and energy...
» mehr

Market metrics

GreptimeDB has garnered global recognition by topping GitHub trends following its...
» mehr

Licensing and pricing models

GreptimeDB: open source, distributed, cloud-native TSDB; supports Hybrid Time-series...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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