DBMS > GeoMesa vs. Heroic vs. HugeGraph vs. InterSystems Caché

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Heroic vs. HugeGraph vs. InterSystems Caché

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Caché is a deprecated database engine which is substituted with InterSystems IRIS. It therefore is removed from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

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

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

A multi-model DBMS and application server

Primäres Datenbankmodell

Spatial DBMS

Time Series DBMS

Graph DBMS

Key-Value Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	0,86
Rang	#205	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	0,46
Rang	#265	Overall
	#22	Time Series DBMS

Punkte	0,17
Rang	#335	Overall
	#31	Graph DBMS

Website

www.geomesa.org

github.com/spotify/heroic

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

www.intersystems.com/products/cache

Technische Dokumentation

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

spotify.github.io/heroic

hugegraph.apache.org/docs

docs.intersystems.com

Entwickler

CCRi und Andere

Spotify

Baidu

InterSystems

Erscheinungsjahr

2014

2018

1997

Aktuelle Version

5.0.0, Mai 2024

0.9

2018.1.4, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

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

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Unix

AIX
HP Open VMS
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

depending on used data model

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

via Elasticsearch

also supports composite index and range index

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

.NET Client API
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Groovy
Java
Python

C#
C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

asynchronous Gremlin script jobs

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

Sharding

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

via hugegraph-spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

abhängig von Storage layer

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

edges in graph

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

Users, roles and permissions

Access rights for users, groups and roles

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.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

POC exploit code published for 9.8-rated Apache HugeGraph RCE flaw
7. Juni 2024, The Register

PoC Exploit Released for High Severity Apache HugeGraph RCE flaw
7. Juni 2024, CybersecurityNews

AI, Lockbit, Veeam, Club Penguin, Kali, Commando Cat, HugeGraph, Aaran Leyland… – SWN #391
7. Juni 2024, SC Media

Critical Apache HugeGraph Flaw Let Attackers Execute Remote Code
23. April 2024, GBHackers

Microsoft's Recall criticized for security shortcomings. Cyberespionage in Ukraine.
7. Juni 2024, The CyberWire

bereitgestellt von Google News

AWS, GCP, Oracle, Azure, SAP Lead Cloud DBMS Market: Gartner
12. Februar 2022, CRN

Announcing IBM Spectrum Sentinel: Building a Cyber Resilient Future
24. Juni 2022, IBM

Associative Data Modeling Demystified - Part1 - DataScienceCentral.com
9. Juli 2016, Data Science Central

Choosing a Database Technology. A roadmap and process overview | by Shirish Joshi
23. Februar 2020, Towards Data Science

Nearly three years on from Cambridge's Epic go-live
23. August 2017, Digital Health

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk