DBMS > AntDB vs. Derby vs. JaguarDB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften AntDB vs. Derby vs. JaguarDB vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A scalable, multi-tenant, MPP-architectured RDBMS for OLTP and OLAP operations, highly compatible with Oracle

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Vektor DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,23
Rang	#317	Overall
	#141	Relational DBMS

Punkte	4,60
Rang	#70	Overall
	#38	Relational DBMS

Punkte	0,06
Rang	#381	Overall
	#59	Key-Value Stores
	#13	Vektor DBMS

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

Website

www.asiainfo.com/en_us/product_aisware_antdb_detail.html

db.apache.org/derby

www.jaguardb.com

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

db.apache.org/derby/manuals/index.html

www.jaguardb.com/support.html

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

Entwickler

AsiaInfo Technologies Limited

Apache Software Foundation

DataJaguar, Inc.

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

1997

2015

2014

Aktuelle Version

10.17.1.0, November 2023

3.3 July 2023

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GPL V3.0

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

Java

C++

the server part. Clients available in other languages

Scala

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

SQL2016 compliant

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
MySQL protocol compliant
ODBC

JDBC

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

nein

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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