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Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. HEAVY.AI vs. Manticore Search vs. Riak TS vs. Ultipa

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

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

Multi-storage database for search, including full-text search.

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

High performance Graph DBMS supporting HTAP high availability cluster deployment

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Time Series DBMS

using the Manticore Columnar Library

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	0,22
Rang	#312	Overall
	#21	Suchmaschinen

Punkte	0,20
Rang	#319	Overall
	#27	Time Series DBMS

Punkte	0,13
Rang	#335	Overall
	#31	Graph DBMS

Website

www.geomesa.org

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

manticoresearch.com

www.ultipa.com

Technische Dokumentation

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

docs.heavy.ai

manual.manticoresearch.com

www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest

www.ultipa.com/document

Entwickler

CCRi und Andere

HEAVY.AI, Inc.

Manticore Software

Open Source, formerly Basho Technologies

Ultipa

Erscheinungsjahr

2014

2016

2017

2015

2019

Aktuelle Version

4.0.5, Februar 2024

5.10, Jänner 2022

6.0, Februar 2023

3.0.0, September 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

GPL Version 2

Open Source

kommerziell

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++ and CUDA

C++

Erlang

Server Betriebssysteme

Linux

FreeBSD
Linux
macOS
Windows

Linux
OS X

Datenschema

Fixed schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Int, Bigint, Float, Timestamp, Bit, Int array, Bigint array, JSON, Boolean

nein

XML Unterstützung

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

nein

Can index from XML

nein

Sekundärindizes

nein

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

yes, limited

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

Binary API
RESTful HTTP/JSON API
RESTful HTTP/SQL API
SQL over MySQL

HTTP API
Native Erlang Interface

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

Elixir
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

user defined functions

Erlang

Triggers

nein

pre-commit hooks and post-commit hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

Sharding

Round robin

Sharding

Aufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

Multi-Source Replikation

Synchronous replication based on Galera library

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

links between datasets can be stored

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

isolated transactions for atomic changes and binary logging for safe writes

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Manticore-Index gespeichert.

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

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.

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