DBMS > Apache Derby vs. Apache Spark (SQL) vs. LeanXcale vs. SurrealDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Derby vs. Apache Spark (SQL) vs. LeanXcale vs. SurrealDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

A fully ACID transactional, developer-friendly, multi-model DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS

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

Punkte	3,04
Rang	#85	Overall
	#46	Relational DBMS

Punkte	21,62
Rang	#29	Overall
	#18	Relational DBMS

Punkte	0,25
Rang	#296	Overall
	#43	Key-Value Stores
	#133	Relational DBMS

Punkte	1,08
Rang	#176	Overall
	#30	Document Stores
	#16	Graph DBMS

Website

Technische Dokumentation

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

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

surrealdb.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

LeanXcale

SurrealDB Ltd

Erscheinungsjahr

1997

2014

2015

2022

Aktuelle Version

10.17.1.0, November 2023

3.5.0 ( 2.13), September 2023

v1.5.0, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Scala

Rust

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS
Windows

Datenschema

schemafrei

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

SQL-like DML and DDL statements

through Apache Derby

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

JDBC
ODBC

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

GraphQL
RESTful HTTP API
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

Java

Java
Python
R
Scala

C
Java
Scala

Deno
Go
JavaScript (Node.js)
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

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

nein

yes, based on authentication and database rules

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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