DBMS > Apache Drill vs. mSQL vs. Spark SQL vs. TigerGraph

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. mSQL vs. Spark SQL vs. TigerGraph

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

mSQL (Mini SQL) is a simple and lightweight RDBMS

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

A complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Graph DBMS

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

Punkte	2,02
Rang	#124	Overall
	#22	Document Stores
	#59	Relational DBMS

Punkte	1,27
Rang	#169	Overall
	#76	Relational DBMS

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	1,80
Rang	#138	Overall
	#13	Graph DBMS

Website

drill.apache.org

hughestech.com.au/products/msql

spark.apache.org/sql

www.tigergraph.com

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

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

docs.tigergraph.com

Entwickler

Apache Software Foundation

Hughes Technologies

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2012

1994

2014

2017

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

4.4, Oktober 2021

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

free licenses can be provided

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

Scala

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux

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

A subset of ANSI SQL is implemented

no subqueries, aggregate functions, views, foreign keys, triggers

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language (GSQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

GSQL (TigerGraph Query Language)
Kafka
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C++

C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Tcl

Java
Python
R
Scala

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Depending on the underlying data source

nein

Role-based access control

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Drill vs. Apache Spark — Which SQL query engine is better for you?
23. September 2019, Towards Data Science

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

Apache Drill Poised to Crack Tough Data Challenges
19. Mai 2015, Datanami

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

Drill Mines Diverse Data Sets, Google Style
20. Mai 2015, The Next Platform

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Higher Education PS rules out ghost students before PAC
29. November 2018, diggers.news

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24. Januar 2024, AWS Blog

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3. April 2024, InfoWorld

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1. April 2024, Simplilearn

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24. Januar 2024, Towards Data Science

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17. März 2024, Yahoo Singapore News

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30. April 2024, Datanami

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30. April 2024, TechTarget

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1. November 2023, Datanami

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10. Januar 2024, VnExpress International

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