DBMS > AlaSQL vs. Ehcache vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften AlaSQL vs. Ehcache vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

JavaScript DBMS library

A widely adopted Java cache with tiered storage options

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Key-Value Store

Relational 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	4,89
Rang	#67	Overall
	#8	Key-Value Stores

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

Website

alasql.org

www.ehcache.org

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

github.com/AlaSQL/alasql

www.ehcache.org/documentation

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

Entwickler

Andrey Gershun & Mathias R. Wulff

Terracotta Inc, owned by Software AG

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2014

2009

2014

Aktuelle Version

3.10.0, Maerz 2022

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available

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

Java

Scala

Server Betriebssysteme

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

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
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

nein

SQL

Support of SQL

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

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JavaScript API

JCache

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

Java

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

Cache Event Listeners

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

by using Terracotta Server

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

by using Terracotta Server

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Tunable Consistency (Strong, Eventual, Weak)

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

only for local storage and DOM-storage

supports JTA and can work as an XA resource

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by using IndexedDB, SQL.JS or proprietary FileStorage

using a tiered cache-storage approach

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

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