DBMS > GeoMesa vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. PostGIS vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. PostGIS vs. Spark SQL

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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

Spatial extension of PostgreSQL

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

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	19,93
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Punkte	21,72
Rang	#29	Overall
	#1	Spatial DBMS

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

www.geomesa.org

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

postgis.net

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

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

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

postgis.net/documentation

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

CCRi und Andere

Microsoft

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2014

2016

2005

2014

Aktuelle Version

5.0.0, Mai 2024

3.4.2, Februar 2024

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

Open Source

GPL v2.0

Open Source

Apache 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++

Scala

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Windows

Datenschema

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Java
PHP

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Transact SQL

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

Sharding, horizontal partitioning

basierend auf PostgreSQL

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

basierend auf PostgreSQL

keine

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

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

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

basierend auf PostgreSQL

nein

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