DBMS > GeoMesa vs. Heroic vs. HugeGraph vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Heroic vs. HugeGraph vs. Postgres-XL

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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.

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

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,53
Rang	#254	Overall
	#117	Relational DBMS

Website

www.geomesa.org

github.com/spotify/heroic

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

www.postgres-xl.org

Technische Dokumentation

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

spotify.github.io/heroic

hugegraph.apache.org/docs

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

CCRi und Andere

Spotify

Baidu

Erscheinungsjahr

2014

2018

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

Aktuelle Version

5.0.0, Mai 2024

0.9

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Mozilla public license

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

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Unix

Linux
macOS

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

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

via Elasticsearch

also supports composite index and range index

SQL

Support of SQL

nein

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

Groovy
Java
Python

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

asynchronous Gremlin script jobs

benutzerdefinierte Funktionen

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

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

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

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

MVCC

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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Weitere Ressourcen

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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