DBMS > GeoMesa vs. SwayDB vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. SwayDB vs. XTDB

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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.

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Spatial DBMS

Key-Value Store

Document Store

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

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

Punkte	0,04
Rang	#373	Overall
	#57	Key-Value Stores

Punkte	0,09
Rang	#351	Overall
	#47	Document Stores

Website

www.geomesa.org

swaydb.simer.au

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

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

www.xtdb.com/docs

Entwickler

CCRi und Andere

Simer Plaha

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2014

2018

2019

Aktuelle Version

4.0.5, Februar 2024

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

Open Source

MIT License

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

Clojure

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Kotlin
Scala

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

keine

ja, jeder Knoten hat alle Daten

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

Atomic execution of operations

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

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

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

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