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Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. GeoMesa vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. RavenDB

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Name

Kurzbeschreibung

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

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

Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	0,59
Rang	#242	Overall
	#10	Object oriented DBMS

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

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

Punkte	3,01
Rang	#101	Overall
	#17	Document Stores

Website

atoti.io

www.geomesa.org

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

ravendb.net

Technische Dokumentation

docs.atoti.io

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

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

ravendb.net/docs

Entwickler

ActiveViam

CCRi und Andere

Microsoft

Hibernating Rhinos

Erscheinungsjahr

2014

2016

2010

Aktuelle Version

4.0.5, Februar 2024

5.4, Juli 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Scala

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
macOS
Raspberry Pi
Windows

Datenschema

schemafrei

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

SQL

Support of SQL

Multidimensional Expressions (MDX)

nein

SQL-like query language (RQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

.NET Client API
F# Client API
Go Client API
Java Client API
NodeJS Client API
PHP Client API
Python Client API
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Java
PHP

.Net
C#
F#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

nein

Transact SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

abhängig von Storage layer

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

Multi-Source Replikation

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

Default ACID transactions on the local node (eventually consistent across the cluster). Atomic operations with cluster-wide ACID transactions. Eventual consistency for indexes and full-text search indexes.

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

ACID, Cluster-wide transaction available

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

abhängig von Storage layer

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

Authorization levels configured per client per database

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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