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Vergleich der Systemeigenschaften GeoSpock vs. Graph Engine vs. Postgres-XL vs. Solr

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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

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Document Store
Spatial DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	0,61
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

Punkte	0,49
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

geospock.com

www.graphengine.io

www.postgres-xl.org

solr.apache.org

Technische Dokumentation

www.graphengine.io/docs/manual

www.postgres-xl.org/documentation

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

GeoSpock

Microsoft

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2010

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2006

Aktuelle Version

2.0, September 2019

10 R1, Oktober 2018

9.6.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

MIT License

Open Source

Mozilla public license

Open Source

Apache Version 2

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

.NET and C

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

.NET

Linux
macOS

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Läuft als Servlet in einem Servlet Container (z.B. Tomcat, Jetty ist inkludiert)

Datenschema

Dynamic Fields enables on-the-fly addition of new fields

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

mit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typing

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

temporal, categorical

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

ANSI SQL for query only (using Presto)

nein

distributed, parallel query execution

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

.Net
Erlang
Java
JavaScript
jede Sprache, die Sockets und entweder XML oder JSON unterstützt
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Java plugins

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

spark-solr: github.com/lucidworks/spark-solr and streaming expressions to reduce

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

MVCC

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users can be defined per table

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend 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

DB-Engines Blog Posts

Elasticsearch replaced Solr as the most popular search engine
12. Januar 2016, Paul Andlinger

Enterprise Search Engines almost double their popularity in the last 12 months
2. Juli 2014, Paul Andlinger

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

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2. Oktober 2020, AlexaBlockchain

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16. Mai 2018, ExchangeWire

GeoSpock’s extreme-scale data mission in $5.4m funding boost
8. Oktober 2020, Cambridge Independent

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2. Juni 2023, microsoft.com

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13. Februar 2017, InfoWorld

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