DBMS > GeoSpock vs. Spark SQL vs. TimesTen vs. Transbase vs. Yanza

Vergleich der Systemeigenschaften GeoSpock vs. Spark SQL vs. TimesTen vs. Transbase vs. Yanza

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

GeoSpock seems to be discontinued. Therefore it will be excluded from the DB-Engines ranking.

Yanza seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Spatial and temporal data processing engine for extreme data scale

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Time Series DBMS for IoT Applications

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	1,36
Rang	#161	Overall
	#75	Relational DBMS

Punkte	0,17
Rang	#334	Overall
	#148	Relational DBMS

Website

geospock.com

spark.apache.org/sql

www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html

www.transaction.de/en/products/transbase.html

yanza.com

Technische Dokumentation

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

GeoSpock

Apache Software Foundation

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

Transaction Software GmbH

Yanza

Erscheinungsjahr

2014

1998

1987

2015

Aktuelle Version

2.0, September 2019

3.5.0 ( 2.13), September 2023

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Development Lizenz gratis

kommerziell

free version available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

but mainly used as a service provided by Yanza

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java, Javascript

Scala

C und C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Windows

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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)

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python
R
Scala

C
C++
Java
PL/SQL

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

jede Sprache, die HTTP-Aufrufe erlaubt

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

PL/SQL

nein

Triggers

nein

Timer and event based

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

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

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by means of logfiles and checkpoints

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

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 | 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

bereitgestellt von Google News

Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

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3. April 2024, InfoWorld

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1. April 2024, Simplilearn

Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming
1. Juni 2024, Towards Data Science

Simba Technologies(R) Introduces New, Powerful JDBC Driver With SQL Connector for Apache Spark(TM)
17. März 2024, Yahoo Singapore News

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