DBMS > GeoMesa vs. InterSystems Caché vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. InterSystems Caché vs. Spark SQL

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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.

A multi-model DBMS and application server

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Primäres Datenbankmodell

Spatial DBMS

Key-Value Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	1,02
Rang	#225	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	3,11
Rang	#109	Overall
	#20	Key-Value Stores
	#2	Object oriented DBMS
	#55	Relational DBMS

Punkte	19,21
Rang	#37	Overall
	#23	Relational DBMS

Website

www.geomesa.org

www.intersystems.com/products/cache

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

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

docs.intersystems.com

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

CCRi und Andere

InterSystems

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2014

1997

2014

Aktuelle Version

4.0.2, Juli 2023

2018.1.8, 2023

3.4.1 ( 2.13), Juni 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

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Implementierungssprache

Scala

Server Betriebssysteme

AIX
HP Open VMS
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

depending on used data model

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Java

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

keine

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

abhängig von Storage layer

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

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

Access rights for users, groups and roles

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

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