DBMS > AlaSQL vs. FatDB vs. Spark SQL vs. TempoIQ vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften AlaSQL vs. FatDB vs. Spark SQL vs. TempoIQ vs. Yaacomo

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.

TempoIQ seems to be decommissioned. It will be removed from the DB-Engines ranking.

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

JavaScript DBMS library

Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.

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

Scalable analytics DBMS for sensor data, provided as a service (SaaS)

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

Time Series 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	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

alasql.org

spark.apache.org/sql

tempoiq.com (offline)

yaacomo.com

Technische Dokumentation

github.com/AlaSQL/alasql

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

Entwickler

Andrey Gershun & Mathias R. Wulff

FatCloud

Apache Software Foundation

TempoIQ

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2014

2012

2014

2012

2009

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

Scala

Server Betriebssysteme

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

Windows

Linux
OS X
Windows

Android
Linux
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

Ãœber Integration mit SQL Server

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JavaScript API

.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings

JDBC
ODBC

HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

Java
Python
R
Scala

C#
Java
JavaScript

Node.js
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Ãœber Applikationen

nein

Triggers

Ãœber Applikationen

nein

Realtime Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

yes, utilizing Spark Core

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency
Immediate Consistency

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

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

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

nein

einfacher Authentication-basierter Zugriffsschutz

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Create a Marvel Database with SQL and Javascript, the easy way
2. Juli 2019, Towards Data Science

HarperDB - How and Why We Built It From The Ground Up on NodeJS
28. Februar 2021, hackernoon.com

Multi faceted data exploration in the browser using Leaflet and amCharts
3. Mai 2020, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

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

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk