DBMS > Apache Drill vs. Faircom DB vs. Spark SQL vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Faircom DB vs. Spark SQL vs. STSdb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs.

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

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

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

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

Punkte	0,20
Rang	#318	Overall
	#48	Key-Value Stores
	#141	Relational DBMS

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

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Website

drill.apache.org

www.faircom.com/products/faircom-db

spark.apache.org/sql

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html

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

Entwickler

Apache Software Foundation

FairCom Corporation

Apache Software Foundation

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2012

1979

2014

2011

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

V12, November 2020

3.5.0 ( 2.13), September 2023

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Restricted, free version available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2, 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

ANSI C, C++

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OS X
QNX
SCO
Solaris
VxWorks
Windows

easily portable to other OSs

Linux
OS X
Windows

Windows

Datenschema

schemafrei

schema free, schema optional, schema required, partial schema,

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types, JSON, typed binary structures

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

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 SELECT statement is SQL:2003 compliant

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
Direct SQL
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP/JSON API
RESTful MQTT/JSON API
RPC

JDBC
ODBC

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

C++

.Net
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js and browser)
PHP
Python
Visual Basic

Java
Python
R
Scala

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

.Net, JavaScript, C/C++

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution).

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency
Immediate Consistency
Tunable consistency per server, database, table, and transaction

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

tunable from ACID to Eventually Consistent

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory

In-Memory Unterstützung

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

Depending on the underlying data source

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Depending on the underlying data source

Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files

nein

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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

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

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

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11. April 2016, The New Stack

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31. August 2021, TechTarget

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10. November 2020, PR Newswire

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23. Dezember 2023, Towards Data Science

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