DBMS > GeoMesa vs. H2 vs. KeyDB vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. H2 vs. KeyDB vs. Tkrzw

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.

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

An ultra-fast, open source Key-value store fully compatible with Redis API, modules, and protocols

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

Primäres Datenbankmodell

Spatial DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

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

Punkte	8,33
Rang	#46	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	0,70
Rang	#229	Overall
	#32	Key-Value Stores

Punkte	0,07
Rang	#372	Overall
	#57	Key-Value Stores

Website

www.geomesa.org

www.h2database.com

github.com/Snapchat/KeyDB
keydb.dev

dbmx.net/tkrzw

Technische Dokumentation

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

www.h2database.com/html/main.html

docs.keydb.dev

Entwickler

CCRi und Andere

Thomas Mueller

EQ Alpha Technology Ltd.

Mikio Hirabayashi

Erscheinungsjahr

2014

2005

2019

2020

Aktuelle Version

5.0.0, Mai 2024

2.2.220, Juli 2023

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

Open Source

BSD-3

Open Source

Apache Version 2.0

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++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

teilweise

Supported data types are strings, hashes, lists, sets and sorted sets, bit arrays, hyperloglogs and geospatial indexes

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

by using the Redis Search module

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll

RESP - REdis Serialization Protoco

Unterstützte Programmiersprachen

Java

C
C#
C++
Clojure
Crystal
D
Dart
Elixir
Erlang
Fancy
Go
Haskell
Haxe
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
MatLab
Objective-C
OCaml
Pascal
Perl
PHP
Prolog
Pure Data
Python
R
Rebol
Ruby
Rust
Scala
Scheme
Smalltalk
Swift
Tcl
Visual Basic

C++
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

Lua

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

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
Strong eventual consistency with CRDTs

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Optimistic locking, atomic execution of commands blocks and scripts

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Configurable mechanisms for persistency via snapshots and/or operations logs

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

abhängig von Storage layer

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz und ACL

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

Oh, snap! Snap snaps up database developer KeyDB
12. Mai 2022, TechCrunch

Garnet–open-source faster cache-store speeds up applications, services
18. März 2024, Microsoft

Snap Acquires KeyDB for Open-Source Services
17. Mai 2022, XR Today

Dragonfly 1.0 Released For What Claims To Be The World's Fastest In-Memory Data Store
20. März 2023, Phoronix

Microsoft open-sources Garnet cache-store -- a Redis rival?
19. März 2024, The Stack

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk