DBMS > GeoMesa vs. IBM Db2 Event Store vs. PostgreSQL vs. SAP IQ vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. IBM Db2 Event Store vs. PostgreSQL vs. SAP IQ vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

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

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Entwickelt als objektorientiertes DBMS, im Laufe der Zeit um 'Standards' wie SQL erweitert

Columnar RDBMS optimized for Big Data analytics

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Spatial DBMS

Event Store
Time Series DBMS

Relational DBMS

mit objektorientierten Erweiterungen, z.B.: benutzerdefinierte Datentypen/Funktionen und Vererbung. Key/Value handling mit hstore Modul.

Relational DBMS

spaltenorientiert

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with Apache Age
Spatial DBMS
Vektor DBMS

with pgvector extension

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

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

Punkte	0,19
Rang	#323	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Punkte	645,54
Rang	#4	Overall
	#4	Relational DBMS

Punkte	2,75
Rang	#104	Overall
	#53	Relational DBMS

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

www.geomesa.org

www.ibm.com/products/db2-event-store

www.postgresql.org

www.sap.com/products/technology-platform/sybase-iq-big-data-management.html

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

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

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

www.postgresql.org/docs

help.sap.com/docs/SAP_IQ

www.xtdb.com/docs

Entwickler

CCRi und Andere

IBM

PostgreSQL Global Development Group

www.postgresql.org/developer

SAP, formerly Sybase

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2014

2017

1989

1989: Postgres, 1996: PostgreSQL

1994

2019

Aktuelle Version

4.0.5, Februar 2024

2.0

16.3, Mai 2024

16.1 SPS04, April 2019

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

free developer edition available

Open Source

BSD

kommerziell

Open Source

MIT License

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

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Implementierungssprache

Scala

C und C++

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OpenBSD
OS X
Solaris
Unix
Windows

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

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

specific XML-type available, but no XML query functionality.

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

through the embedded Spark runtime

Standard mit zahlreichen Erweiterungen

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

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

ADO.NET
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

realisiert z.B. mit spezifischer Sprache PL/pgSQL, aber auch andere Sprachen möglich (Perl, Python, Tcl, etc.)

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

Sharding

partitioning by range, list and (since PostgreSQL 11) by hash

shared disk or shared nothing architectures with SAP IQ Multiplexer

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

Active-active shard replication

Source-Replica Replikation

andere Varianten durch Verwendung von 3rd party - tools

SAP/Sybase Replication Server

ja, jeder Knoten hat alle Daten

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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.

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