DBMS > AlaSQL vs. Apache Drill vs. Postgres-XL vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften AlaSQL vs. Apache Drill vs. Postgres-XL vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

JavaScript DBMS library

Schema-free SQL Query Engine for Hadoop, NoSQL and Cloud Storage

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,46
Rang	#260	Overall
	#40	Document Stores
	#121	Relational DBMS

Punkte	1,95
Rang	#127	Overall
	#23	Document Stores
	#60	Relational DBMS

Punkte	0,49
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

github.com/AlaSQL/alasql

drill.apache.org/docs

www.postgres-xl.org/documentation

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Andrey Gershun & Mathias R. Wulff

Apache Software Foundation

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2014

2012

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2014

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

10 R1, Oktober 2018

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Mozilla public license

Open Source

Apache 2.0

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

JavaScript

C++, Java

Server Betriebssysteme

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

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS

Linux

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

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

Close to SQL99, but no user access control, stored procedures and host language bindings.

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

JavaScript API

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

C++

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

only for local storage and DOM-storage

nein

ACID

MVCC

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by using IndexedDB, SQL.JS or proprietary FileStorage

Depending on the underlying data source

In-Memory Unterstützung

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

Depending on the underlying data source

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Depending on the underlying data source

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend 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

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Weitere Ressourcen

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28. Februar 2021, hackernoon.com

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3. Mai 2020, Towards Data Science

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23. September 2019, Towards Data Science

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9. Juni 2016, TheServerSide.com

Using Apache Iceberg for Developing Modern Data Tables
3. Oktober 2023, Open Source For You

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11. April 2016, The New Stack

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2. November 2016, KDnuggets

An Open Source Tour de Force at Apache: Big Data 2016
11. Mai 2016, Datanami

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

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14. Juli 2014, Datanami

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