DBMS > GeoMesa vs. Hawkular Metrics vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. NSDb

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Hawkular Metrics vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. NSDb

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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.

Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,81
Rang	#214	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	0,04
Rang	#374	Overall
	#38	Time Series DBMS

Punkte	22,71
Rang	#30	Overall
	#18	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#396	Overall
	#42	Time Series DBMS

Website

www.geomesa.org

www.hawkular.org

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

nsdb.io

Technische Dokumentation

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

www.hawkular.org/hawkular-metrics/docs/user-guide

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

nsdb.io/Architecture

Entwickler

CCRi und Andere

Community supported by Red Hat

Microsoft

Erscheinungsjahr

2014

2016

2017

Aktuelle Version

4.0.5, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

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Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

Java

C++

Java, Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

gehostet

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST

ADO.NET
JDBC
ODBC

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
Python
Ruby

C#
Java
PHP

Java
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Transact SQL

nein

Triggers

nein

via Hawkular Alerting

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

abhängig von Storage layer

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

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

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

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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