DBMS > GeoMesa vs. LeanXcale vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. SWC-DB

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. LeanXcale vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. SWC-DB

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Name

Kurzbeschreibung

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

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Primäres Datenbankmodell

Spatial DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	0,78
Rang	#214	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	0,28
Rang	#286	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#130	Relational DBMS

Punkte	18,98
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Punkte	0,01
Rang	#378	Overall
	#13	Wide Column Stores

Website

www.geomesa.org

www.leanxcale.com

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

Technische Dokumentation

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

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

Entwickler

CCRi und Andere

LeanXcale

Microsoft

Alex Kashirin

Erscheinungsjahr

2014

2015

2016

2020

Aktuelle Version

5.0.1, Juli 2024

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

Open Source

GPL V3

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

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

through Apache Derby

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

ADO.NET
JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Scala

C#
Java
PHP

C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Transact SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

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

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

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

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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