DBMS > GeoMesa vs. Heroic vs. OpenQM vs. PlanetScale

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Heroic vs. OpenQM vs. PlanetScale

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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

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

Scalable, distributed, serverless MySQL database platform built on top of Vitess

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	0,27
Rang	#298	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	1,59
Rang	#151	Overall
	#70	Relational DBMS

Website

www.geomesa.org

github.com/spotify/heroic

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

planetscale.com

Technische Dokumentation

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

spotify.github.io/heroic

planetscale.com/docs

Entwickler

CCRi und Andere

Spotify

Rocket Software, originally Martin Phillips

PlanetScale

Erscheinungsjahr

2014

1993

2020

Aktuelle Version

4.0.5, Februar 2024

3.4-12

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

kommerziell

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

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Docker
Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

with some exceptions

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

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

proprietäre Syntax

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

ACID at shard level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

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

Access rights can be defined down to the item level

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

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Weitere Ressourcen

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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31. August 2023, businesswire.com

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