DBMS > GeoSpock vs. HyperSQL vs. LeanXcale vs. Linter vs. Microsoft Azure Table Storage

Vergleich der Systemeigenschaften GeoSpock vs. HyperSQL vs. LeanXcale vs. Linter vs. Microsoft Azure Table Storage

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

In Java gesschriebenes multithreaded und transaktionales RDBMS

Auch bekannt unter HSQLDB

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

RDBMS for high security requirements

A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	3,23
Rang	#93	Overall
	#48	Relational DBMS

Punkte	0,36
Rang	#280	Overall
	#40	Key-Value Stores
	#129	Relational DBMS

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

Punkte	4,04
Rang	#77	Overall
	#6	Wide Column Stores

Website

geospock.com

hsqldb.org

www.leanxcale.com

linter.ru

azure.microsoft.com/en-us/services/storage/tables

Technische Dokumentation

hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html

Entwickler

GeoSpock

LeanXcale

relex.ru

Microsoft

Erscheinungsjahr

2001

2015

1990

2012

Aktuelle Version

2.0, September 2019

2.7.2, Juni 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Basiert auf BSD-Lizenz

kommerziell

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

Java

C und C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Embedded (into Java applications) and Client-Server operating modes

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

gehostet

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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)

through Apache Derby

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

HTTP API

JDBC via HTTP
JDBC
ODBC

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

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

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC
Java

C
Java
Scala

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

.Net
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java, SQL

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

Implicit feature of the cloud service

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights based on private key authentication or shared access signatures

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

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

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

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HyperSQL DataBase flaw leaves library vulnerable to RCE
24. Oktober 2022, The Daily Swig

Introduction to JDBC with HSQLDB tutorial
14. November 2022, TheServerSide.com

bereitgestellt von Google News

Working with Azure to Use and Manage Data Lakes
7. März 2024, Simplilearn

How to use Azure Table storage in .Net
14. Januar 2019, InfoWorld

How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB
9. Juli 2021, hackernoon.com

Inside Azure File Storage
7. Oktober 2015, azure.microsoft.com

How to write data to Azure Table Store with an Azure Function
14. April 2017, Experts Exchange

bereitgestellt von Google News

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