DBMS > GeoSpock vs. Graphite vs. Heroic vs. Linter vs. SiriDB

Vergleich der Systemeigenschaften GeoSpock vs. Graphite vs. Heroic vs. Linter vs. SiriDB

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

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

RDBMS for high security requirements

Open Source Time Series DBMS

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Spatial DBMS

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

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

Punkte	0,46
Rang	#265	Overall
	#22	Time Series DBMS

Punkte	0,12
Rang	#350	Overall
	#152	Relational DBMS

Punkte	0,07
Rang	#378	Overall
	#42	Time Series DBMS

Website

geospock.com

github.com/graphite-project/graphite-web

github.com/spotify/heroic

linter.ru

siridb.com

Technische Dokumentation

graphite.readthedocs.io

spotify.github.io/heroic

docs.siridb.com

Entwickler

GeoSpock

Chris Davis

Spotify

relex.ru

Cesbit

Erscheinungsjahr

2006

2014

1990

2017

Aktuelle Version

2.0, September 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

MIT License

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 und C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
Unix

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

Numeric data

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

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

ANSI SQL for query only (using Presto)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

HTTP API
Sockets

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript (Node.js)
Python

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

keine

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

alle anzeigen

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

GeoSpock launches Spatial Big Data Platform 2.0
4. September 2019, VanillaPlus

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

bereitgestellt von Google News

Try out the Graphite monitoring tool for time-series data
29. Oktober 2019, TechTarget

Grafana Labs Announces Mimir Time Series Database
1. April 2022, Datanami

Getting Started with Monitoring using Graphite
23. Januar 2015, InfoQ.com

The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
10. Dezember 2018, Uber

The value of time series data and TSDBs
10. Juni 2021, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

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

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk