DBMS > GeoMesa vs. GridDB vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Oracle Berkeley DB

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. GridDB vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Oracle Berkeley DB

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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.

Scalable in-memory time series database optimized for IoT and Big Data

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

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Sekundäre Datenbankmodelle

Key-Value Store
Relational DBMS

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

Punkte	0,78
Rang	#199	Overall
	#3	Spatial DBMS

Punkte	1,23
Rang	#159	Overall
	#11	Time Series DBMS

Punkte	20,66
Rang	#36	Overall
	#22	Relational DBMS

Punkte	2,77
Rang	#109	Overall
	#20	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Website

www.geomesa.org

griddb.net

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

www.oracle.com/technetwork/database/database-technologies/berkeleydb/overview/index.html

Technische Dokumentation

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

docs.griddb.net

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

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

Entwickler

CCRi und Andere

Toshiba Corporation

Microsoft

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Erscheinungsjahr

2014

2013

2016

1994

Aktuelle Version

3.2.0, April 2021

4.6, Februar 2021

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

AGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also available

kommerziell

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

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++

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

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

numerical, string, blob, geometry, boolean, timestamp

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

SQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language)

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres Protokoll

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

C#
Java
PHP

.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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Transact SQL

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Connector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobs

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

abhängig von Storage layer

Immediate consistency within container, eventual consistency across containers

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 at container level

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

Access rights for users can be defined per database

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

GridDB is a highly scalable, in-memory time series database optimized for IoT and...
» mehr

Competitive advantages

1. Optimized for IoT Equipped with Toshiba's proprietary key-container data model...
» mehr

Typical application scenarios

Factory IoT, Automative Industry, Energy, BEMS, Smart Community, Monitoring system.
» mehr

Key customers

Denso International [see use case ] An Electric Power company [see use case ] Ishinomaki...
» mehr

Market metrics

GitHub trending repository
» mehr

Licensing and pricing models

Open Source license (AGPL v3 & Apache v2) Commercial license (subscription)
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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