DBMS > GeoSpock vs. IBM Db2 Event Store vs. Lovefield vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften GeoSpock vs. IBM Db2 Event Store vs. Lovefield vs. XTDB

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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

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Event Store
Time Series DBMS

Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	0,27
Rang	#309	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Punkte	0,33
Rang	#286	Overall
	#131	Relational DBMS

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

geospock.com

www.ibm.com/products/db2-event-store

google.github.io/lovefield

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

www.xtdb.com/docs

Entwickler

GeoSpock

IBM

Google

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2017

2014

2019

Aktuelle Version

2.0, September 2019

2.0

2.1.12, February 2017

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free developer edition available

Open Source

Apache 2.0

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

C und C++

JavaScript

Clojure

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

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 the embedded Spark runtime

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

JavaScript

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Active-active shard replication

keine

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

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

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users can be defined per table

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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
20. Juni 2019, AWS Blog

Smart Cities, Autonomous Vehicles, Artificial General Intelligence Robotics: Q&A with Steve Marsh, GeoSpock
16. Mai 2018, ExchangeWire

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

bereitgestellt von Google News

Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning
25. Juli 2019, IBM

How IBM Is Turning Db2 into an 'AI Database'
3. Juni 2019, Datanami

Best cloud databases of 2022
4. Oktober 2022, ITPro

Why a robust data management strategy is essential today | IBM HDM
19. September 2019, Express Computer

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Kagiso interactive shares: all eyes on android at google I/O
11. Mai 2015, WhaTech

bereitgestellt von Google News

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