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Vergleich der Systemeigenschaften GeoSpock vs. Graphite vs. SpatiaLite vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGeoSpock  Xaus Vergleich ausschliessenGraphite  Xaus Vergleich ausschliessenSpatiaLite  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
GeoSpock seems to be discontinued. Therefore it will be excluded from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungSpatial and temporal data processing engine for extreme data scaleData logging and graphing tool for time series data infoThe storage layer (fixed size database) is called WhisperSpatial extension of SQLiteOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSSpatial DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleTime Series DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte4,83
Rang#67  Overall
#4  Time Series DBMS
Punkte1,63
Rang#146  Overall
#3  Spatial DBMS
Punkte0,54
Rang#252  Overall
#115  Relational DBMS
Websitegeospock.comgithub.com/­graphite-project/­graphite-webwww.gaia-gis.it/­fossil/­libspatialite/­indexsplicemachine.com
Technische Dokumentationgraphite.readthedocs.iowww.gaia-gis.it/­gaia-sins/­spatialite_topics.htmlsplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerGeoSpockChris DavisAlessandro FurieriSplice Machine
Erscheinungsjahr200620082014
Aktuelle Version2.0, September 20195.0.0, August 20203.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoMPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1Open Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJava, JavascriptPythonC++Java
Server BetriebssystemegehostetLinux
Unix
serverlosLinux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaNumeric data onlyjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizestemporal, categoricalneinjaja
SQL infoSupport of SQLANSI SQL for query only (using Presto)neinjaja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBCHTTP API
Sockets
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenJavaScript (Node.js)
Python
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinneinja infoJava
Triggersneinneinjaja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenAutomatic shardingkeinekeineShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenkeinekeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinneinneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencykeineImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjaja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja infolockingjayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users can be defined per tableneinneinAccess 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
GeoSpockGraphiteSpatiaLiteSplice Machine
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

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

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

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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

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Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency
26. August 2021, The Register

Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine ...
19. Januar 2021, PR Newswire

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

How To Axe Db2 But Keep Your Code
10. März 2020, Towards Data Science

ETL: The Silent Killer of Big Data Projects
23. Juli 2015, insideBIGDATA

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