DBMS > Apache Kylin vs. Microsoft Azure AI Search vs. Spark SQL vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Kylin vs. Microsoft Azure AI Search vs. Spark SQL vs. SwayDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A distributed analytics engine for big data, providing a SQL interface and multi-dimensional analysis (OLAP) and leveraging the Hadoop stack

Search-as-a-service for web and mobile app development

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

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Vektor DBMS

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

Punkte	1,25
Rang	#170	Overall
	#77	Relational DBMS

Punkte	5,52
Rang	#59	Overall
	#6	Suchmaschinen

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

Punkte	0,04
Rang	#387	Overall
	#61	Key-Value Stores

Website

kylin.apache.org

azure.microsoft.com/en-us/services/search

spark.apache.org/sql

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

kylin.apache.org/docs

learn.microsoft.com/en-us/azure/search

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

Entwickler

Apache Software Foundation, originally contributed from eBay Inc

Microsoft

Apache Software Foundation

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2015

2014

2018

Aktuelle Version

3.1.0, Juli 2020

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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

Java

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

ANSI SQL for queries (using Apache Calcite)

nein

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Java
JavaScript
Python

Java
Python
R
Scala

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implicit feature of the cloud service

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Implicit feature of the cloud service

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomic execution of operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

using Azure authentication

nein

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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

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Weitere Ressourcen

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