DBMS > Apache Spark (SQL) vs. SvectorDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Spark (SQL) vs. SvectorDB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Unsere Besucher vergleichen Apache Spark (SQL) und SvectorDB oft mit Databricks, SQLite und DuckDB.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Serverless cloud-native vector database

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Vektor DBMS

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

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

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#21	Vektor DBMS

Website

spark.apache.org/sql

svectordb.com

Technische Dokumentation

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

www.svectordb.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

SvectorDB

Erscheinungsjahr

2014

2023

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

serverlos

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, double, vector

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

OpenAPI 3.0, RESTful HTTP API, Python SDK, JavaScript / TypeScript SDK

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

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

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

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.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Introducing AWS Glue 5.0 for Apache Spark
4. Dezember 2024, Amazon Web Services (AWS)

Scala vs Python for Apache Spark: An In-depth Comparison With Use Cases For Each
21. April 2025, Simplilearn.com

How to run Pandas code on Spark
25. Januar 2025, Theodo Data & AI

The 6 Best Apache Spark Courses on Udemy to Consider for 2025
1. Januar 2025, solutionsreview.com

18 top big data tools and technologies to know about in 2025
22. Januar 2025, TechTarget

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk