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Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. SpaceTime vs. TerarkDB

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Name	GeoMesa  Xaus Vergleich ausschliessen	Microsoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessen	SpaceTime  Xaus Vergleich ausschliessen	TerarkDB  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.	Fully managed big data interactive analytics platform	SpaceTime ist ein Spatio-temporal DBMS mit Focus auf Performance.	A key-value store forked from RocksDB with advanced compression algorithms. It can be used standalone or as a storage engine for MySQL and MongoDB
Primäres Datenbankmodell	Spatial DBMS	Relational DBMS column oriented	Spatial DBMS	Key-Value Store
Sekundäre Datenbankmodelle		Document Store If a column is of type dynamic docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-types/­dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell Event Store this is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps) Spatial DBMS Suchmaschine support for complex search expressions docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engine Time Series DBMS see docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer/­time-series-analysis	Relational DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 0,86 Rang #205   Overall #4   Spatial DBMS	Punkte 3,80 Rang #81   Overall #43   Relational DBMS	Punkte 0,03 Rang #392   Overall #8   Spatial DBMS	Punkte 0,08 Rang #367   Overall #56   Key-Value Stores
Website	www.geomesa.org	azure.microsoft.com/­services/­data-explorer	www.mireo.com/­spacetime	github.com/­bytedance/­terarkdb
Technische Dokumentation	www.geomesa.org/­documentation/­stable/­user/­index.html	docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer		bytedance.larkoffice.com/­docs/­doccnZmYFqHBm06BbvYgjsHHcKc
Entwickler	CCRi und Andere	Microsoft	Mireo	ByteDance, originally Terark
Erscheinungsjahr	2014	2019	2020	2016
Aktuelle Version	5.0.0, Mai 2024	cloud service with continuous releases
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source Apache License 2.0	kommerziell	kommerziell	kommerziell restricted open source version available
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	ja	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	Scala		C++	C++
Server Betriebssysteme		gehostet	Linux
Datenschema	ja	Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic)	ja	schemafrei
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	ja bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-types	ja	nein
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein	ja	nein	nein
Sekundärindizes	ja	all fields are automatically indexed	nein	nein
SQL Support of SQL	nein	Kusto Query Language (KQL), SQL subset	A subset of ANSI SQL is implemented	nein
APIs und andere Zugriffskonzepte		Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API	RESTful HTTP API	C++ API Java API
Unterstützte Programmiersprachen		.Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R	C# C++ Python	C++ Java
Server-seitige Scripts Stored Procedures	nein	Yes, possible languages: KQL, Python, R	nein	nein
Triggers	nein	ja see docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicy	nein	nein
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	abhängig von Storage layer	Sharding Implicit feature of the cloud service	Fixed-grid hypercubes	keine
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	abhängig von Storage layer	ja Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.	Real-time block device replication (DRBD)	keine
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	ja	Spark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-spark	nein	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	abhängig von Storage layer	Eventual Consistency Immediate Consistency	Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	nein	nein	nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	nein	nein	nein	nein
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	abhängig von Storage layer	nein	nein	ja
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	ja anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS	Azure Active Directory Authentication	ja	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 Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.
Weitere Ressourcen
	GeoMesa	Microsoft Azure Data Explorer	SpaceTime	TerarkDB
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