DBMS > Apache Spark (SQL) vs. JaguarDB vs. Snowflake

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Spark (SQL) vs. JaguarDB vs. Snowflake

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

Data warehousing service aus der Cloud für strukturierte und semi-strukturierte Daten

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Vektor DBMS

Relational DBMS

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

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

Punkte	0,06
Rang	#358	Overall
	#53	Key-Value Stores
	#19	Vektor DBMS

Punkte	161,78
Rang	#6	Overall
	#5	Relational DBMS

Website

spark.apache.org/sql

www.jaguardb.com

www.snowflake.com

Technische Dokumentation

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

www.jaguardb.com/support.html

docs.snowflake.net/manuals/index.html

Entwickler

Apache Software Foundation

DataJaguar, Inc.

Snowflake Computing Inc.

Erscheinungsjahr

2014

2015

2014

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

3.3 July 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL V3.0

kommerziell

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++

the server part. Clients available in other languages

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

gehostet

Datenschema

support of semi-structured data formats (JSON, XML, Avro)

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-like DML and DDL statements

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

CLI Client
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python
R
Scala

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

user defined functions

Triggers

nein

similar concept for controling cloud resources

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

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

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept und Benutzerrollen

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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