DBMS > AlaSQL vs. Machbase Neo vs. Spark SQL vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften AlaSQL vs. Machbase Neo vs. Spark SQL vs. WakandaDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

JavaScript DBMS library

TimeSeries DBMS for AIoT and BigData

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

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Object oriented DBMS

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	0,51
Rang	#256	Overall
	#40	Document Stores
	#118	Relational DBMS

Punkte	0,17
Rang	#337	Overall
	#30	Time Series DBMS

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,10
Rang	#356	Overall
	#16	Object oriented DBMS

Website

Technische Dokumentation

github.com/AlaSQL/alasql

machbase.com/dbms

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

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Andrey Gershun & Mathias R. Wulff

Machbase

Apache Software Foundation

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2014

2013

2014

2012

Aktuelle Version

V8.0, August 2023

3.5.0 ( 2.13), September 2023

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License

kommerziell

free test version available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

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

Linux
macOS
Windows

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.

SQL-like query language

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JavaScript API

gRPC
HTTP REST
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC

JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
Scala

Java
Python
R
Scala

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

selectable replication factor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

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

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by using IndexedDB, SQL.JS or proprietary FileStorage

nein

In-Memory Unterstützung

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

volatile and lookup table

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

nein

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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