DBMS > GeoMesa vs. Spark SQL vs. STSdb vs. YDB

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Spark SQL vs. STSdb vs. YDB

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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.

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

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

A distributed fault-tolerant database service, with high availability, scalability, immediate consistency and ACID transactions and providing an Amazon DynamoDB compatible API

Primäres Datenbankmodell

Spatial DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

Document Store
Relational DBMS

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

Punkte	0,78
Rang	#213	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Punkte	0,35
Rang	#278	Overall
	#43	Document Stores
	#127	Relational DBMS

Website

www.geomesa.org

spark.apache.org/sql

github.com/STSSoft/STSdb4

github.com/ydb-platform/ydb
ydb.tech

Technische Dokumentation

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

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

ydb.tech/en/docs

Entwickler

CCRi und Andere

Apache Software Foundation

STS Soft SC

Yandex

Erscheinungsjahr

2014

2011

2019

Aktuelle Version

4.0.5, Februar 2024

3.5.0 ( 2.13), September 2023

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Apache 2.0; commercial license available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

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Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Windows

Linux

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

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

nein

SQL-like query language (YQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

.NET Client API

RESTful HTTP API (DynamoDB compatible)

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python
R
Scala

C#
Java

Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

yes, utilizing Spark Core

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

keine

Active-passive shard replication

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

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

nein

Access rights defined for Yandex Cloud users

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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