DBMS > GeoMesa vs. Oracle vs. Riak KV vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Oracle vs. Riak KV vs. Splice Machine

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Name

Kurzbeschreibung

GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares RDBMS

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Primäres Datenbankmodell

Spatial DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with Oracle Spatial and Graph
RDF Store

with Oracle Spatial and Graph
Spatial DBMS

with Oracle Spatial and Graph
Vektor DBMS

since Oracle 23

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

Punkte	0,86
Rang	#205	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	1244,08
Rang	#1	Overall
	#1	Relational DBMS

Punkte	4,01
Rang	#79	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	0,54
Rang	#252	Overall
	#115	Relational DBMS

Website

www.geomesa.org

www.oracle.com/database

splicemachine.com

Technische Dokumentation

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

docs.oracle.com/en/database

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

CCRi und Andere

Oracle

OpenSource, formerly Basho Technologies

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2014

1980

2009

2014

Aktuelle Version

5.0.0, Mai 2024

23c, September 2023

3.2.0, Dezember 2022

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

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 und C++

Erlang

Java

Server Betriebssysteme

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows
z/OS

Linux
OS X

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

Schemaless in JSON and XML columns

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

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

nein

mit proprietären Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

HTTP API
Native Erlang Interface

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Clojure
Cobol
Delphi
Eiffel
Erlang
Fortran
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Tcl
Visual Basic

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

PL/SQL

auch Java stored procedures möglich

Erlang

Java

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

kein "single point of failure"

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

kann in PL/SQL realisiert werden

Yes, via Full Spark 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

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

mit parameterisierbarem isolation level

nein

ACID

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

Version 12c introduced the new option 'Oracle Database In-Memory'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

yes, using Riak Security

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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