DBMS > AlaSQL vs. Bangdb vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften AlaSQL vs. Bangdb vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

JavaScript DBMS library

Converged and high performance database for device data, events, time series, document and graph

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

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	0,08
Rang	#347	Overall
	#47	Document Stores
	#34	Graph DBMS
	#31	Time Series DBMS

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

alasql.org

bangdb.com

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

github.com/AlaSQL/alasql

docs.bangdb.com

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

Entwickler

Andrey Gershun & Mathias R. Wulff

Sachin Sinha, BangDB

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2014

2012

2014

Aktuelle Version

BangDB 2.0, October 2021

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License

Open Source

BSD 3

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

JavaScript

C, C++

Scala

Server Betriebssysteme

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

Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

nein

SQL

Support of SQL

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

SQL like support with command line tool

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JavaScript API

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

C
C#
C++
Java
Python

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

yes, Notifications (with Streaming only)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithm

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

selectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

only for local storage and DOM-storage

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by using IndexedDB, SQL.JS or proprietary FileStorage

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

In-Memory Unterstützung

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

yes, run db with in-memory only mode

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

yes (enterprise version only)

nein

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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