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DBMS > Apache Spark (SQL) vs. EsgynDB vs. Sequoiadb

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Spark (SQL) vs. EsgynDB vs. Sequoiadb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Spark (SQL)  Xaus Vergleich ausschliessenEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenSequoiadb  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungApache Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionNewSQL database with distributed OLTP and SQL
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSDocument Store
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte17,80
Rang#31  Overall
#19  Relational DBMS
Punkte0,15
Rang#323  Overall
#143  Relational DBMS
Punkte0,38
Rang#263  Overall
#41  Document Stores
#121  Relational DBMS
Websitespark.apache.org/­sqlwww.esgyn.cnwww.sequoiadb.com
Technische Dokumentationspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlwww.sequoiadb.com/­en/­index.php?m=Files&a=index
EntwicklerApache Software FoundationEsgynSequoiadb Ltd.
Erscheinungsjahr201420152013
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0kommerziellOpen Source infoServer: AGPL; Client: Apache V2
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheScalaC++, JavaC++
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Windows
LinuxLinux
Datenschemajajaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja infooid, date, timestamp, binary, regex
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneinjaja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsjaSQL-like query language
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll basierend auf JSON
Unterstützte ProgrammiersprachenJava
Python
R
Scala
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net.Net
C++
Java
PHP
Python
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinJava Stored ProceduresJavaScript
Triggersneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenyes, utilizing Spark CoreShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenkeineMulti-source replication between multi datacentersSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDwährend einer Transaktion wird das Dokument gesperrt
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardeinfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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
Apache Spark (SQL)EsgynDBSequoiadb
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