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Vergleich der Systemeigenschaften GeoSpock vs. Graphite vs. Hawkular Metrics vs. SpatiaLite

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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

Data logging and graphing tool for time series data

The storage layer (fixed size database) is called Whisper

Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.

Spatial extension of SQLite

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	4,83
Rang	#67	Overall
	#4	Time Series DBMS

Punkte	0,08
Rang	#366	Overall
	#39	Time Series DBMS

Punkte	1,63
Rang	#146	Overall
	#3	Spatial DBMS

Website

geospock.com

github.com/graphite-project/graphite-web

www.hawkular.org

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

Technische Dokumentation

graphite.readthedocs.io

www.hawkular.org/hawkular-metrics/docs/user-guide

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

Entwickler

GeoSpock

Chris Davis

Community supported by Red Hat

Alessandro Furieri

Erscheinungsjahr

2006

2014

2008

Aktuelle Version

2.0, September 2019

5.0.0, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

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

Python

Java

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
Unix

Linux
OS X
Windows

serverlos

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

HTTP API
Sockets

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript (Node.js)
Python

Go
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

via Hawkular Alerting

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

keine

Sharding

basierend auf Cassandra

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

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

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

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Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

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23. Januar 2015, InfoQ.com

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10. Juni 2021, InfoWorld

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2. September 2019, CNX Software

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