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DBMS > GeoMesa vs. Microsoft Azure Table Storage vs. ObjectBox vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Microsoft Azure Table Storage vs. ObjectBox vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGeoMesa  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Table Storage  Xaus Vergleich ausschliessenObjectBox  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungGeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasetsExtremely fast embedded database for small devices, IoT and MobileOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellSpatial DBMSWide Column StoreObject oriented DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleTime Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,78
Rang#213  Overall
#4  Spatial DBMS
Punkte4,48
Rang#75  Overall
#6  Wide Column Stores
Punkte1,20
Rang#170  Overall
#5  Object oriented DBMS
Punkte0,54
Rang#250  Overall
#114  Relational DBMS
Websitewww.geomesa.orgazure.microsoft.com/­en-us/­services/­storage/­tablesobjectbox.iosplicemachine.com
Technische Dokumentationwww.geomesa.org/­documentation/­stable/­user/­index.htmldocs.objectbox.iosplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerCCRi und AndereMicrosoftObjectBox LimitedSplice Machine
Erscheinungsjahr2014201220172014
Aktuelle Version4.0.5, Februar 20243.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache License 2.0kommerziellOpen Source infoApache License 2.0Open Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheScalaC und C++Java
Server BetriebssystemegehostetAndroid
iOS
Linux
macOS
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaneinjaja
SQL infoSupport of SQLneinneinneinja
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIProprietäres native APIJDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript infoplanned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python infoplanned (as of Jan 2019)
Swift
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinneinja infoJava
Triggersneinneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenabhängig von Storage layerSharding infoImplicit feature of the cloud servicekeineShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenabhängig von Storage layerja infoimplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.online/offline synchronization between client and serverMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenjaneinneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten Systemabhängig von Storage layerImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjaja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinoptimistic LockingACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenabhängig von Storage layerneinneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleja infoanhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMSAccess rights based on private key authentication or shared access signaturesjaAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standard
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
GeoMesaMicrosoft Azure Table StorageObjectBoxSplice Machine
Neuigkeiten

Edge AI: The era of on-device AI
23. April 2024

In-Memory Database Use Cases
15. Februar 2024

Data Viewer for Objects – announcing ObjectBox Admin
14. November 2023

Vector Databases for Edge AI
9. August 2023

Vector Database Release for Flutter / Dart + Python
13. Juni 2023

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

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Weitere Ressourcen
GeoMesaMicrosoft Azure Table StorageObjectBoxSplice Machine
DB-Engines Blog Posts

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

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5. Mai 2015, azure.microsoft.com

How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB
9. Juli 2021, hackernoon.com

How to use Azure Table storage in .Net
14. Januar 2019, InfoWorld

How to write data to Azure Table Store with an Azure Function
14. April 2017, Experts Exchange

Testing Precompiled Azure Functions Locally with Storage Emulator
8. März 2018, Visual Studio Magazine

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Industrial IoT (IIoT) edge solution for railway operators – a Kapsch ObjectBox Case Study
21. Juni 2019, 1E9

A Quick Look at Open Source Databases for Mobile App Development
29. April 2018, Open Source For You

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Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency
26. August 2021, The Register

Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine ...
19. Januar 2021, PR Newswire

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine
18. September 2019, Towards Data Science

Splice Machine takes on big boys of big data with Hadoop RDBMS
21. Januar 2015, RCR Wireless News

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