DBMS > GeoMesa vs. HEAVY.AI vs. Hyprcubd vs. Lovefield

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. HEAVY.AI vs. Hyprcubd vs. Lovefield

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Name

Hyprcubd seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

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

A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware

Serverless Time Series DBMS

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Primäres Datenbankmodell

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	1,77
Rang	#141	Overall
	#65	Relational DBMS

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Website

www.geomesa.org

github.com/heavyai/heavydb
www.heavy.ai

hyprcubd.com (offline)

google.github.io/lovefield

Technische Dokumentation

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

docs.heavy.ai

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

Entwickler

CCRi und Andere

HEAVY.AI, Inc.

Hyprcubd, Inc.

Google

Erscheinungsjahr

2014

2016

2014

Aktuelle Version

4.0.5, Februar 2024

5.10, Jänner 2022

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

C++ and CUDA

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

time, int, uint, float, string

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

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

gRPC (https)

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

Sharding

Round robin

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

Multi-Source 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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

abhängig von Storage layer

nein

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

token access

nein

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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