DBMS > AlaSQL vs. EsgynDB vs. Spark SQL vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften AlaSQL vs. EsgynDB vs. Spark SQL 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

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

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

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

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	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

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

Website

Technische Dokumentation

github.com/AlaSQL/alasql

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

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Andrey Gershun & Mathias R. Wulff

Esgyn

Apache Software Foundation

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2014

2015

2014

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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++, Java

Scala

C++, Java

Server Betriebssysteme

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

Linux

Linux
OS X
Windows

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

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

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JavaScript API

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Java
Python
R
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-source replication between multi datacenters

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

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by using IndexedDB, SQL.JS or proprietary FileStorage

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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