DBMS > Apache Doris vs. NSDb vs. RavenDB vs. Spark SQL vs. Transbase
Vergleich der Systemeigenschaften Apache Doris vs. NSDb vs. RavenDB vs. Spark SQL vs. Transbase
Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Apache Doris Xaus Vergleich ausschliessen | NSDb Xaus Vergleich ausschliessen | RavenDB Xaus Vergleich ausschliessen | Spark SQL Xaus Vergleich ausschliessen | Transbase Xaus Vergleich ausschliessen | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Kurzbeschreibung | An MPP-based analytics DBMS embracing the MySQL protocol | Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes | Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database | Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten | A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primäres Datenbankmodell | Relational DBMS | Time Series DBMS | Document Store | Relational DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Sekundäre Datenbankmodelle | Graph DBMS Spatial DBMS Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | doris.apache.org github.com/apache/doris | nsdb.io | ravendb.net | spark.apache.org/sql | www.transaction.de/en/products/transbase.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technische Dokumentation | github.com/apache/doris/wiki | nsdb.io/Architecture | ravendb.net/docs | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | www.transaction.de/en/products/transbase/features.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Entwickler | Apache Software Foundation, originally contributed from Baidu | Hibernating Rhinos | Apache Software Foundation | Transaction Software GmbH | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Erscheinungsjahr | 2017 | 2017 | 2010 | 2014 | 1987 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Aktuelle Version | 1.2.2, Februar 2023 | 5.4, Juli 2022 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | Transbase 8.3, 2022 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Lizenz Commercial or Open Source | Open Source Apache Version 2.0 | Open Source Apache Version 2.0 | Open Source AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar | Open Source Apache 2.0 | kommerziell Development Lizenz gratis | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar | nein | nein | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementierungssprache | Java | Java, Scala | C# | Scala | C und C++ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server Betriebssysteme | Linux | Linux macOS | Linux macOS Raspberry Pi Windows | Linux OS X Windows | FreeBSD Linux macOS Solaris Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Datenschema | ja | schemafrei | ja | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date | ja | yes: int, bigint, decimal, string | nein | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT | nein | nein | nein | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Sekundärindizes | ja | all fields are automatically indexed | ja | nein | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | ja | SQL-like query language | SQL-like query language (RQL) | SQL-like DML and DDL statements | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs und andere Zugriffskonzepte | JDBC MySQL client | gRPC HTTP REST WebSocket | .NET Client API F# Client API Go Client API Java Client API NodeJS Client API PHP Client API Python Client API RESTful HTTP API | JDBC ODBC | ADO.NET JDBC ODBC Proprietäres native API | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Unterstützte Programmiersprachen | Java | Java Scala | .Net C# F# Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby | Java Python R Scala | C C# C++ Java JavaScript Kotlin Objective-C PHP Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-seitige Scripts Stored Procedures | benutzerdefinierte Funktionen | nein | ja | nein | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | nein | ja | nein | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten | horizontale Partitionierung | Sharding | Sharding | yes, utilizing Spark Core | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten | keine | Multi-Source Replikation | keine | Source-Replica Replikation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen | nein | nein | ja | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System | Immediate Consistency | Eventual Consistency | Default ACID transactions on the local node (eventually consistent across the cluster). Atomic operations with cluster-wide ACID transactions. Eventual consistency for indexes and full-text search indexes. | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Fremdschlüssel referenzielle Integrität | nein | nein | nein | nein | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen | nein | ACID, Cluster-wide transaction available | nein | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen | ja | ja | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten | ja | Using Apache Lucene | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle | Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard | Authorization levels configured per client per database | nein | Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weitere Informationen bereitgestellt vom SystemherstellerWir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Zugehörige Produkte und DienstleistungenWir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weitere Ressourcen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Apache Doris | NSDb | RavenDB | Spark SQL | Transbase | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten | Migrating from ClickHouse to Apache Doris: Boosting OLAP Performance How to Digest 15 Billion Logs Per Day and Keep Big Queries Within 1 Second Less Components, Higher Performance: Apache Doris instead of ClickHouse, MySQL, Presto, and HBase Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse Apache Doris Analytical Database Graduates from Apache Incubator bereitgestellt von Google News | RavenDB Launches Version 6.0 Lightning Fast Queries, Data Integrations, Corax Indexing Engine, and Sharding RavenDB Welcomes David Baruc as Chief Revenue Officer: Seasoned Tech Leader to Drive Global Sales and ... Install the NoSQL RavenDB Data System How I Created a RavenDB Python Client RavenDB Adds Graph Queries bereitgestellt von Google News | Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services bereitgestellt von Google News |
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