DBMS > GeoMesa vs. Heroic vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. OushuDB vs. SpatiaLite

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Heroic vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. OushuDB vs. SpatiaLite

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

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

A data warehouse powered by Apache HAWQ supporting descriptive analysis and advanced machine learning

Spatial extension of SQLite

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,78
Rang	#214	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	0,13
Rang	#335	Overall
	#29	Time Series DBMS

Punkte	18,98
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Punkte	0,05
Rang	#357	Overall
	#151	Relational DBMS

Punkte	1,56
Rang	#142	Overall
	#3	Spatial DBMS

Website

www.geomesa.org

github.com/spotify/heroic

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

www.oushu.com/product/oushuDB

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

Technische Dokumentation

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

spotify.github.io/heroic

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

www.oushu.com/documentation

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

Entwickler

CCRi und Andere

Spotify

Microsoft

Oushu

Alessandro Furieri

Erscheinungsjahr

2014

2016

2008

Aktuelle Version

5.0.1, Juli 2024

4.0.1, August 2020

5.0.0, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

Java

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

serverlos

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

Sekundärindizes

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

Full-featured ANSI SQL support

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Java
PHP

C
C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Transact SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

abhängig von Storage layer

Eventual Consistency
Immediate Consistency

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

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

Kerberos, SSL and role based access

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

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

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