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System Properties Comparison GeoMesa vs. Google Cloud Bigtable vs. Greenplum vs. Warp 10
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| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | GeoMesa Xexclude from comparison | Google Cloud Bigtable Xexclude from comparison | Greenplum Xexclude from comparison | Warp 10 Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | GeoMesa is a distributed spatio-temporal DBMS based on various systems as storage layer. | Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail. | Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database  A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image. | TimeSeries DBMS specialized on timestamped geo data based on LevelDB or HBase | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Spatial DBMS | Key-value store Wide column store | Relational DBMS | Time Series DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Document store Spatial DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | www.geomesa.org | cloud.google.com/bigtable | greenplum.org | www.warp10.io | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | www.geomesa.org/documentation/stable/user/index.html | cloud.google.com/bigtable/docs | docs.greenplum.org | www.warp10.io/content/02_Getting_started | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | CCRi and others | Pivotal Software Inc. | SenX | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2014 | 2015 | 2005 | 2015 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 4.0.5, February 2024 | 7.0.0, September 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source Apache License 2.0 | commercial | Open Source Apache 2.0 | Open Source Apache License 2.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | yes | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | Scala | Java | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | hosted | Linux | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | schema-free | yes | schema-free | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | no | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| XML support Some form of processing data in XML format, e.g. support for XML data structures, and/or support for XPath, XQuery or XSLT. | no | no | yes since Version 4.2 | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | no | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | no | no | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java) | JDBC ODBC | HTTP API Jupyter WebSocket | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | C Java Perl Python R | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | no | yes | yes WarpScript | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | no | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | depending on storage layer | Sharding | Sharding | Sharding based on HBase | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | depending on storage layer | Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones | Source-replica replication | selectable replication factor based on HBase | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes | yes | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | depending on storage layer | Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters) | Immediate Consistency | Immediate Consistency based on HBase | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | Atomic single-row operations | ACID | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | depending on storage layer | no | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | yes depending on the DBMS used for storage | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | fine grained access rights according to SQL-standard | Mandatory use of cryptographic tokens, containing fine-grained authorizations | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendorWe invite representatives of system vendors to contact us for updating and extending the system information, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Related products and servicesWe invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Recent citations in the news | Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases What is Google Bigtable? | Definition from TechTarget Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs Review: Google Bigtable scales with ease Google Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable provided by Google News | VMware Greenplum on AWS: Parallel Postgres for Enterprise Analytics at Scale | Amazon Web Services 1. Introducing the Greenplum Database - Data Warehousing with Greenplum [Book] RSA: EMC integrates Hadoop with Greenplum database Greenplum 6 ventures outside the analytic box | ZDNET Greenplum 6 review: Jack of all trades, master of some provided by Google News | Time Series Databases Software Market - A comprehensive study by Key Players | Warp 10, Amazon Timestream ... Launched Just A Year Ago, Open-Source Scality S3 Server Gains Extraordinary Momentum As It Simplifies The Life Of ... Time Series Databases Software market latest trends, CAGR, and forecast till 2026 | eSherpa Market Reports Time Series Intelligence Software Market Business Insights, Key Trend Analysis | Google, SAP, Azure Time Series ... provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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