DBMS > GeoMesa vs. Kinetica vs. SAP SQL Anywhere vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Kinetica vs. SAP SQL Anywhere vs. XTDB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

RDBMS database and synchronization technologies for server, desktop, remote office, and mobile environments

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

Primäres Datenbankmodell

Spatial DBMS

Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial 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	0,66
Rang	#234	Overall
	#107	Relational DBMS

Punkte	3,95
Rang	#80	Overall
	#42	Relational DBMS

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

www.geomesa.org

www.kinetica.com

www.sap.com/products/technology-platform/sql-anywhere.html

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

Technische Dokumentation

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

docs.kinetica.com

help.sap.com/docs/SAP_SQL_Anywhere

www.xtdb.com/docs

Entwickler

CCRi und Andere

Kinetica

SAP

früher Sybase

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2014

2012

1992

2019

Aktuelle Version

5.0.0, Mai 2024

7.1, August 2021

17, Juli 2015

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

Open Source

MIT License

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

C, C++

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
HP-UX
Linux
OS X
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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
HTTP API
JDBC
ODBC

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C
C#
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

yes, in C/C++, Java, .Net or Perl

nein

Triggers

nein

triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

Source-Replica Replikation

Database mirroring

ja, jeder Knoten hat alle Daten

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 or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

GPU vRAM or System RAM

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

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.

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search
21. März 2024, insideBIGDATA

Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data
26. März 2024, Datanami

Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data
18. März 2024, SiliconANGLE News

Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise
18. März 2024, GlobeNewswire

Transforming spatiotemporal data analysis with GPUs and generative AI
30. Oktober 2023, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

SAP vulnerabilities Let Attacker Inject OS Commands—Patch Now!
11. Juli 2023, CybersecurityNews

SAP Again Named a Leader in 2021 Gartner® Magic Quadrant™ for Cloud Database Management Systems
16. Dezember 2021, SAP News

SAP Products & Services Data Portfolio
2. Juli 2021, Datamation

Rimini Street expands support beyond SAP and Oracle
21. Mai 2016, InsideSAP

Securing SAP with AWS Network Firewall: Part 2 – Managed Rules | Amazon Web Services
17. Juli 2023, AWS Blog

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk