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DBMS > AlaSQL vs. Badger vs. FatDB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften AlaSQL vs. Badger vs. FatDB vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAlaSQL  Xaus Vergleich ausschliessenBadger  Xaus Vergleich ausschliessenFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.
KurzbeschreibungJavaScript DBMS libraryAn embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Relational DBMS
Key-Value StoreDocument Store
Key-Value Store
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,46
Rang#260  Overall
#40  Document Stores
#121  Relational DBMS
Punkte0,14
Rang#331  Overall
#49  Key-Value Stores
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitealasql.orggithub.com/­dgraph-io/­badgerspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationgithub.com/­AlaSQL/­alasqlgodoc.org/­github.com/­dgraph-io/­badgerspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerAndrey Gershun & Mathias R. WulffDGraph LabsFatCloudApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2014201720122014
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoMIT-LicenseOpen Source infoApache 2.0kommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaScriptGoC#Scala
Server Betriebssystemeserver-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows
WindowsLinux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreischemafreischemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinneinjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneinneinjanein
SQL infoSupport of SQLClose to SQL99, but no user access control, stored procedures and host language bindings.neinnein infoÃœber Integration mit SQL ServerSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJavaScript API.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenJavaScriptGoC#Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinja infoÃœber Applikationennein
Triggersjaneinja infoÃœber Applikationennein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeinekeineShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeinekeinefrei wählbarer Replikationsfaktorkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemkeinekeineEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenja infoonly for local storage and DOM-storageneinneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenja infoby using IndexedDB, SQL.JS or proprietary FileStoragejajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinneinnein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdennein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
AlaSQLBadgerFatDBSpark SQL
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2. Juli 2019, Towards Data Science

HarperDB - How and Why We Built It From The Ground Up on NodeJS
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Multi faceted data exploration in the browser using Leaflet and amCharts
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Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
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What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
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1. April 2024, Simplilearn

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24. Januar 2024, Towards Data Science

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

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