DBMS > Apache Drill vs. Bangdb vs. NSDb vs. Spark SQL vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Bangdb vs. NSDb vs. Spark SQL vs. Transbase

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Schema-free SQL Query Engine for Hadoop, NoSQL and Cloud Storage

Converged and high performance database for device data, events, time series, document and graph

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

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

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	1,95
Rang	#127	Overall
	#23	Document Stores
	#60	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#347	Overall
	#47	Document Stores
	#34	Graph DBMS
	#31	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,11
Rang	#341	Overall
	#150	Relational DBMS

Website

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

docs.bangdb.com

nsdb.io/Architecture

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

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Sachin Sinha, BangDB

Apache Software Foundation

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2012

2017

2014

1987

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

BangDB 2.0, October 2021

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

BSD 3

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Development Lizenz gratis

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

C, C++

Java, Scala

Scala

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

Linux
macOS

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

all fields are automatically indexed

nein

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

SQL like support with command line tool

SQL-like query language

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

gRPC
HTTP REST
WebSocket

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

C++

C
C#
C++
Java
Python

Java
Scala

Java
Python
R
Scala

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

yes, Notifications (with Streaming only)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithm

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

selectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

Depending on the underlying data source

yes, run db with in-memory only mode

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Depending on the underlying data source

yes (enterprise version only)

nein

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

Apache Drill case study: A tutorial on processing CSV files
9. Juni 2016, TheServerSide.com

Analyse Kafka messages with SQL queries using Apache Drill
23. September 2019, Towards Data Science

Using Apache Iceberg for Developing Modern Data Tables
3. Oktober 2023, Open Source For You

Apache Drill improves big data SQL query engine
31. August 2021, TechTarget

Apache Drill Eliminates ETL, Data Transformation for MapR Database
11. April 2016, The New Stack

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

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