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Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. HEAVY.AI vs. Microsoft Azure AI Search

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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.

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

Search-as-a-service for web and mobile app development

Primäres Datenbankmodell

Spatial DBMS

Relational DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Vektor 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	5,59
Rang	#63	Overall
	#7	Suchmaschinen

Website

www.geomesa.org

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

azure.microsoft.com/en-us/services/search

Technische Dokumentation

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

docs.heavy.ai

learn.microsoft.com/en-us/azure/search

Entwickler

CCRi und Andere

HEAVY.AI, Inc.

Microsoft

Erscheinungsjahr

2014

2016

2015

Aktuelle Version

4.0.5, Februar 2024

5.10, Jänner 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

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

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Datenschema

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C#
Java
JavaScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

Sharding

Round robin

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

Multi-Source Replikation

Implicit feature of the cloud service

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

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

using Azure authentication

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

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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