DBMS > GeoMesa vs. Machbase Neo vs. SpatiaLite vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Machbase Neo vs. SpatiaLite vs. Sphinx

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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.

TimeSeries DBMS for AIoT and BigData

Spatial extension of SQLite

Open Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,86
Rang	#205	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	0,17
Rang	#337	Overall
	#30	Time Series DBMS

Punkte	1,63
Rang	#146	Overall
	#3	Spatial DBMS

Punkte	5,95
Rang	#55	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

www.geomesa.org

machbase.com

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

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

machbase.com/dbms

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

CCRi und Andere

Machbase

Alessandro Furieri

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2014

2013

2008

2001

Aktuelle Version

5.0.0, Mai 2024

V8.0, August 2023

5.0.0, August 2020

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

free test version available

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

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Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

C++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Windows

serverlos

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
HTTP REST
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
Scala

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

Sharding

keine

Sharding

Aufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

selectable replication factor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

abhängig von Storage layer

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

nein

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

abhängig von Storage layer

volatile and lookup table

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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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