DBMS > GeoMesa vs. Hive vs. NSDb vs. OpenTSDB

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Hive vs. NSDb vs. OpenTSDB

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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.

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase

Primäres Datenbankmodell

Spatial DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

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

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

Punkte	59,76
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#369	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	1,68
Rang	#142	Overall
	#12	Time Series DBMS

Website

Technische Dokumentation

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

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

nsdb.io/Architecture

opentsdb.net/docs/build/html/index.html

Entwickler

CCRi und Andere

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

derzeit von Yahoo und anderen gewartet

Erscheinungsjahr

2014

2012

2017

2011

Aktuelle Version

5.0.0, Mai 2024

3.1.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

LGPL

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

Java, Scala

Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
macOS

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

numerische Daten für Metriken, Strings für Tags

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift

gRPC
HTTP REST
WebSocket

HTTP API
Telnet API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
PHP
Python

Java
Scala

Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

abhängig von Storage layer

Eventual Consistency

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

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

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

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

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

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Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

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10. Februar 2022, hackernoon.com

MapR to help admins peer into dense Hadoop clusters
28. Juni 2016, SiliconANGLE News

A real-time processing revival - O'Reilly Radar
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