DBMS > GeoMesa vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. NSDb vs. ObjectBox

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. NSDb vs. ObjectBox

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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.

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

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	0,81
Rang	#214	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	22,71
Rang	#30	Overall
	#18	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#396	Overall
	#42	Time Series DBMS

Punkte	1,22
Rang	#172	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Website

www.geomesa.org

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

nsdb.io

objectbox.io

Technische Dokumentation

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

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

nsdb.io/Architecture

docs.objectbox.io

Entwickler

CCRi und Andere

Microsoft

ObjectBox Limited

Erscheinungsjahr

2014

2016

2017

Aktuelle Version

4.0.5, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache License 2.0

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++

Java, Scala

C und C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
macOS

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Java
PHP

Java
Scala

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

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

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

online/offline synchronization between client and server

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

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

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

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

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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13. Juni 2023

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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27. August 2021, hackernoon.com

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