DBMS > GeoMesa vs. Hazelcast vs. Microsoft Azure Synapse Analytics

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Hazelcast vs. Microsoft Azure Synapse Analytics

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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 widely adopted in-memory data grid

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

Primäres Datenbankmodell

Spatial DBMS

Key-Value Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

JSON support with IMDG 3.12

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

Punkte	0,78
Rang	#213	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	5,97
Rang	#57	Overall
	#6	Key-Value Stores

Punkte	20,56
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Website

www.geomesa.org

hazelcast.com

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

Technische Dokumentation

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

hazelcast.org/imdg/docs

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

Entwickler

CCRi und Andere

Hazelcast

Microsoft

Erscheinungsjahr

2014

2008

2016

Aktuelle Version

4.0.5, Februar 2024

5.3.6, November 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses 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

Java

C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

gehostet

Datenschema

schemafrei

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

the object must implement a serialization strategy

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JCache
JPA
Memcached Protokoll
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C#
C++
Clojure
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Scala

C#
Java
PHP

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Event Listeners, Executor Services

Transact SQL

Triggers

nein

Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

Replicated Map

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 or Eventual Consistency selectable by user

Raft Consensus Algorithm

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

one or two-phase-commit; repeatable reads; read commited

ACID

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

Role-based access control

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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