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

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

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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

Weit verbreitetes In-Process RDBMS

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	117,77
Rang	#10	Overall
	#7	Relational DBMS

Website

spark.apache.org/sql

www.sap.com/products/hana.html

www.sqlite.org

Technische Dokumentation

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

help.sap.com/hana

www.sqlite.org/docs.html

Entwickler

Apache Software Foundation

SAP

Dwayne Richard Hipp

Erscheinungsjahr

2014

2010

2000

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

3.46.1 (13 August 2024), August 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Public Domain

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

serverlos

Datenschema

dynamische Spaltentypen

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

keine strenge Typisierung wegen 'dynamic typing'

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

SQL-92 wird nicht vollständig unterstützt

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET

inoffizielle Driver
JDBC

inoffizielle Driver
ODBC

inoffizielle Driver

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python
R
Scala

Actionscript
Ada
Basic
C
C#
C++
D
Delphi
Forth
Fortran
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Lua
MatLab
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
PL/SQL
Python
R
Ruby
Scala
Scheme
Smalltalk
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

SQLScript, R

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

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

mittels Filesystem-Locks

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Big gains for Relational Database Management Systems in DB-Engines Ranking
2. Februar 2016, Matthias Gelbmann

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