DBMS > GeoMesa vs. H2 vs. RocksDB

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. H2 vs. RocksDB

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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.

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

Embeddable persistent key-value store optimized for fast storage (flash and RAM)

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	0,78
Rang	#213	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	8,13
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	3,65
Rang	#85	Overall
	#11	Key-Value Stores

Website

www.geomesa.org

www.h2database.com

rocksdb.org

Technische Dokumentation

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

www.h2database.com/html/main.html

github.com/facebook/rocksdb/wiki

Entwickler

CCRi und Andere

Thomas Mueller

Facebook, Inc.

Erscheinungsjahr

2014

2005

2013

Aktuelle Version

4.0.5, Februar 2024

2.2.220, Juli 2023

8.11.4, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

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

Open Source

BSD

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

Java

C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

C++ API
Java API

Unterstützte Programmiersprachen

Java

C
C++
Go
Java
Perl
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

keine

horizontal partitioning

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

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

Speedb: A high performance RocksDB-compliant key-value store optimized for write-intensive workloads.
» mehr

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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