DBMS > Apache Drill vs. Kinetica vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Kinetica vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series 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	0,64
Rang	#236	Overall
	#109	Relational DBMS

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

Website

drill.apache.org

www.kinetica.com

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

docs.kinetica.com

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

Entwickler

Apache Software Foundation

Kinetica

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2012

2014

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

7.1, August 2021

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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++

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

Linux
OS X
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 SELECT statement is SQL:2003 compliant

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

keine

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

In-Memory Unterstützung

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

Depending on the underlying data source

GPU vRAM or System RAM

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Depending on the underlying data source

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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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3. Oktober 2023, Open Source For You

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23. Dezember 2023, Towards Data Science

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