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DBMS > Apache Phoenix vs. SiriDB vs. Spark SQL vs. Vitess

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. SiriDB vs. Spark SQL vs. Vitess

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NameApache Phoenix  Xaus Vergleich ausschliessenSiriDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenVitess  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungA scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBaseOpen Source Time Series DBMSSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenScalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,06
Rang#123  Overall
#58  Relational DBMS
Punkte0,07
Rang#378  Overall
#42  Time Series DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,88
Rang#203  Overall
#95  Relational DBMS
Websitephoenix.apache.orgsiridb.comspark.apache.org/­sqlvitess.io
Technische Dokumentationphoenix.apache.orgdocs.siridb.comspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlvitess.io/­docs
EntwicklerApache Software FoundationCesbitApache Software FoundationThe Linux Foundation, PlanetScale
Erscheinungsjahr2014201720142013
Aktuelle Version5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 20193.5.0 ( 2.13), September 202315.0.2, December 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0Open Source infoMIT LicenseOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache Version 2.0, commercial licenses available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaCScalaGo
Server BetriebssystemeLinux
Unix
Windows
LinuxLinux
OS X
Windows
Docker
Linux
macOS
Datenschemaja infolate-bound, schema-on-read capabilitiesjajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja infoNumeric datajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjajaneinja
SQL infoSupport of SQLjaneinSQL-like DML and DDL statementsja infomit proprietären Erweiterungen
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBCHTTP APIJDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala
C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R
Java
Python
R
Scala
Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenneinneinja infoproprietäre Syntax
Triggersneinneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingyes, utilizing Spark CoreSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
jakeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenHadoop integrationneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency or Eventual ConsistencyEventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinja infonicht für MyISAM Storage Engine
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinneinACID at shard level
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja infoTable Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjajaneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancyEinfache Rechteverwaltung mit BenutzeraccountsneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept infokeine Benutzergruppen oder Rollen

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

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Weitere Ressourcen
Apache PhoenixSiriDBSpark SQLVitess
DB-Engines Blog Posts

Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021,  Krishna Maheshwari (sponsor) 

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Bridge the SQL-NoSQL gap with Apache Phoenix
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Azure HDInsight Analytics Platform Now Supports Apache Hadoop 3.0
18. April 2019, eWeek

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28. Juni 2016, ADT Magazine

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Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming
1. Juni 2024, Towards Data Science

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
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Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
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PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess
18. Mai 2021, Datanami

They scaled YouTube -- now they’ll shard everyone with PlanetScale
13. Dezember 2018, TechCrunch

PlanetScale Serves up Vitess-Powered Serverless MySQL
23. November 2021, The New Stack

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24. März 2022, The Register

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