DBMS > Apache Spark (SQL) vs. FileMaker vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Spark (SQL) vs. FileMaker vs. WakandaDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

FileMaker ist ein RDBMS mit einem GUI Frontend.

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Object oriented DBMS

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

Punkte	19,76
Rang	#30	Overall
	#18	Relational DBMS

Punkte	39,06
Rang	#21	Overall
	#14	Relational DBMS

Punkte	0,03
Rang	#369	Overall
	#18	Object oriented DBMS

Website

spark.apache.org/sql

www.claris.com/filemaker

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

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

www.claris.com/resources/documentation

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Apache Software Foundation

Claris

ein Tochterunternehmen von Apple

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2014

1983

2012

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

19.4.1, November 2021

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

iOS

client part only
Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

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

Eine http Query kann die Daten als XML zurück geben

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

über PlugIns

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Filemaker WebDirect
JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python
R
Scala

PHP

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

since Version 14

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

ACID

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

nein

einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts und Anbindung an externe directory services

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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