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Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. IBM Db2 Event Store vs. NSDb vs. Postgres-XL

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Name	GeoMesa  Xaus Vergleich ausschliessen	IBM Db2 Event Store  Xaus Vergleich ausschliessen	NSDb  Xaus Vergleich ausschliessen	Postgres-XL  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.	Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases	Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes	Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.
Primäres Datenbankmodell	Spatial DBMS	Event Store Time Series DBMS	Time Series DBMS	Relational DBMS
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 0,27 Rang #309   Overall #2   Event Stores #28   Time Series DBMS	Punkte 0,08 Rang #369   Overall #40   Time Series DBMS	Punkte 0,53 Rang #254   Overall #117   Relational DBMS
Website	www.geomesa.org	www.ibm.com/­products/­db2-event-store	nsdb.io	www.postgres-xl.org
Technische Dokumentation	www.geomesa.org/­documentation/­stable/­user/­index.html	www.ibm.com/­docs/­en/­db2-event-store	nsdb.io/­Architecture	www.postgres-xl.org/­documentation
Entwickler	CCRi und Andere	IBM
Erscheinungsjahr	2014	2017	2017	2014 seit 2012, ursprünglich genannt StormDB
Aktuelle Version	5.0.0, Mai 2024	2.0		10 R1, Oktober 2018
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source Apache License 2.0	kommerziell free developer edition available	Open Source Apache Version 2.0	Open Source Mozilla public license
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	Scala	C und C++	Java, Scala	C
Server Betriebssysteme		Linux Linux, macOS, Windows for the developer addition	Linux macOS	Linux macOS
Datenschema	ja	ja		ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	ja	yes: int, bigint, decimal, string	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein	nein	nein	ja XML type, but no XML query functionality
Sekundärindizes	ja	nein	all fields are automatically indexed	ja
SQL Support of SQL	nein	ja through the embedded Spark runtime	SQL-like query language	ja distributed, parallel query execution
APIs und andere Zugriffskonzepte		ADO.NET DB2 Connect JDBC ODBC RESTful HTTP API	gRPC HTTP REST WebSocket	ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects
Unterstützte Programmiersprachen		C C# C++ Cobol Delphi Fortran Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby Scala Visual Basic	Java Scala	.Net C C++ Delphi Erlang Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Tcl
Server-seitige Scripts Stored Procedures	nein	ja	nein	benutzerdefinierte Funktionen
Triggers	nein	nein		ja
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	abhängig von Storage layer	Sharding	Sharding	horizontale Partitionierung
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	abhängig von Storage layer	Active-active shard replication
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	ja	nein	nein	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	abhängig von Storage layer	Eventual Consistency	Eventual Consistency	Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	nein	nein	ja
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	nein	nein	nein	ACID MVCC
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	No - written data is immutable	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage	Using Apache Lucene	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	abhängig von Storage layer	ja		nein
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	ja anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS	Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard		Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard
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Weitere Ressourcen
	GeoMesa	IBM Db2 Event Store	NSDb	Postgres-XL
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