DBMS > GeoSpock vs. Google Cloud Bigtable vs. mSQL vs. Sadas Engine

Vergleich der Systemeigenschaften GeoSpock vs. Google Cloud Bigtable vs. mSQL vs. Sadas Engine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

GeoSpock seems to be discontinued. Therefore it will be excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Spatial and temporal data processing engine for extreme data scale

Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.

mSQL (Mini SQL) is a simple and lightweight RDBMS

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	3,15
Rang	#95	Overall
	#14	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	1,27
Rang	#169	Overall
	#76	Relational DBMS

Punkte	0,07
Rang	#373	Overall
	#157	Relational DBMS

Website

geospock.com

cloud.google.com/bigtable

hughestech.com.au/products/msql

www.sadasengine.com

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigtable/docs

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

Entwickler

GeoSpock

Google

Hughes Technologies

SADAS s.r.l.

Erscheinungsjahr

2015

1994

2006

Aktuelle Version

2.0, September 2019

4.4, Oktober 2021

8.0

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free licenses can be provided

kommerziell

free trial version 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

Java, Javascript

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

AIX
Linux
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

temporal, categorical

nein

SQL

Support of SQL

ANSI SQL for query only (using Presto)

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

no subqueries, aggregate functions, views, foreign keys, triggers

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Tcl

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

Sharding

keine

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomic single-row operations

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users can be defined per table

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

nein

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

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

How GeoSpock is supercharging geospatial analytics
23. Februar 2021, ComputerWeekly.com

nChain Leads Investment Round in Extreme-scale Data Firm GeoSpock
2. Oktober 2020, AlexaBlockchain

Imagining an 'Everything Connected' World With Geospock | AWS Startups Blog
20. Juni 2019, AWS Blog

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4. September 2019, VanillaPlus

GeoSpock launches pioneering new spatial Big Data platform
27. Februar 2019, Geospatial World

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Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs
31. Januar 2022, InfoQ.com

Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database
27. Januar 2022, TechTarget

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

Google Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable
7. April 2020, TechCrunch

Google introduces Cloud Bigtable managed NoSQL database to process data at scale
6. Mai 2015, VentureBeat

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Higher Education PS rules out ghost students before PAC
29. November 2018, diggers.news

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