DBMS > GeoMesa vs. GridGain vs. KairosDB vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. GridGain vs. KairosDB vs. RDF4J

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

GridGain is an in-memory computing platform, built on Apache Ignite

Verteiltes Time Series DBMS basierend auf Cassandra

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Primäres Datenbankmodell

Spatial DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Time Series DBMS

RDF Store

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

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

Punkte	1,47
Rang	#154	Overall
	#26	Key-Value Stores
	#72	Relational DBMS

Punkte	0,62
Rang	#239	Overall
	#20	Time Series DBMS

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Website

www.geomesa.org

www.gridgain.com

github.com/kairosdb/kairosdb

rdf4j.org

Technische Dokumentation

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

www.gridgain.com/docs/index.html

kairosdb.github.io

rdf4j.org/documentation

Entwickler

CCRi und Andere

GridGain Systems, Inc.

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

2014

2007

2013

2004

Aktuelle Version

5.0.0, Mai 2024

GridGain 8.5.1

1.2.2, November 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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

Java, C++, .Net

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data

Graphite protocol
HTTP REST
Telnet API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)

nein

Triggers

nein

yes (cache interceptors and events)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

Sharding

basierend auf Cassandra

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

yes (replicated cache)

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

yes (compute grid and hadoop accelerator)

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

abhängig von Storage layer

Immediate Consistency

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

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

Security Hooks for custom implementations

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

GridGain in-memory data and generative AI – Blocks and Files
10. Mai 2024, Blocks & Files

GridGain Announces Call for Speakers for Virtual Apache Ignite Summit 2024
8. Februar 2024, PR Newswire

GridGain's 2023 Growth Positions Company for Strong 2024
24. Januar 2024, PR Newswire

GridGain Adds Andy Sacks as Chief Revenue Officer, Promotes Lalit Ahuja to Chief Customer and Product Officer ...
17. Juli 2023, Yahoo Finance

GridGain: Product Overview and Analysis
5. Juni 2019, eWeek

bereitgestellt von Google News

Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata
2. September 2019, CNX Software

Expo: Real Time A/B Testing and Monitoring with Spark Streaming and Kafka at Walmart Labs
24. Mai 2019, InfoQ.com

bereitgestellt von Google News

GraphDB Goes Open Source
27. Januar 2020, iProgrammer

Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer
13. Juni 2019, Markets Insider

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk