DBMS > Apache Spark (SQL) vs. SAP HANA vs. SAP SQL Anywhere

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Spark (SQL) vs. SAP HANA vs. SAP SQL Anywhere

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

In-memory DBMS. Verfügbar als appliance oder als cloud-service

RDBMS database and synchronization technologies for server, desktop, remote office, and mobile environments

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial DBMS

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

Punkte	21,62
Rang	#29	Overall
	#18	Relational DBMS

Punkte	32,01
Rang	#24	Overall
	#16	Relational DBMS

Punkte	3,31
Rang	#78	Overall
	#42	Relational DBMS

Website

spark.apache.org/sql

www.sap.com/products/hana.html

www.sap.com/products/technology-platform/sql-anywhere.html

Technische Dokumentation

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

help.sap.com/hana

help.sap.com/docs/SAP_SQL_Anywhere

Entwickler

Apache Software Foundation

SAP

früher Sybase

Erscheinungsjahr

2014

2010

1992

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

17, Juli 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Appliance oder cloud-service

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
HTTP API
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python
R
Scala

C
C#
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

SQLScript, R

yes, in C/C++, Java, .Net or Perl

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

Database mirroring

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

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