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

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

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.

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

Distributed, high-performance timeseries database

Primäres Datenbankmodell

Spatial DBMS

Relational DBMS

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	0,19
Rang	#327	Overall
	#30	Time Series DBMS

Website

www.geomesa.org

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

nsdb.io

quasar.ai

Technische Dokumentation

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

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

nsdb.io/Architecture

doc.quasar.ai/master

Entwickler

CCRi und Andere

Microsoft

quasardb

Erscheinungsjahr

2014

2016

2017

2009

Aktuelle Version

4.0.5, Februar 2024

3.14.1, Jänner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Free community edition, Non-profit organizations and non-commercial usage are eligible for free licenses

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++

Java, Scala

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
macOS

BSD
Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

integer and binary

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

mittels Tags

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

gRPC
HTTP REST
WebSocket

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Java
PHP

Java
Scala

.Net
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

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

consistent hashing

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

Source-Replica Replikation mit wählbarem Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

with Hadoop integration

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

mittels LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

abhängig von Storage layer

Transient mode

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

Cryptographically strong user authentication and audit trail

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

General Available: Azure Synapse Runtime for Apache Spark 3.4 is now GA | Azure updates
8. April 2024, Microsoft

Migrate Microsoft Azure Synapse Analytics to Amazon Redshift using AWS SCT | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

Azure Synapse vs. Databricks: Data Platform Comparison 2024
26. März 2024, eWeek

Azure Synapse Runtime for Apache Spark 3.2 End of Support | Azure updates
22. März 2024, Microsoft

Azure Synapse Link for Cosmos DB: New Analytics Capabilities
10. November 2023, InfoQ.com

bereitgestellt von Google News

Quasar Partners with PTC for IoT Data Solutions
11. September 2023, Read IT Quik

Quasar Partners with PTC to Empower IoT Customers with High-Performance Data Solutions
11. September 2023, Datanami

Record quasar is most luminous object in the universe
20. Februar 2024, EarthSky

Quasar Selected by National Renewable Energy Laboratory to Help with Energy System De-risking and Optimization
6. Juni 2023, PR Newswire

QUASAR yacht (Bilgin, 46.8m, 2016)
3. Juli 2023, Boat International

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk