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

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

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Spark (SQL)  Xaus Vergleich ausschliessenTimescaleDB  Xaus Vergleich ausschliessenWakandaDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungApache Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenA time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQLWakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSObject oriented DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte21,62
Rang#29  Overall
#18  Relational DBMS
Punkte3,59
Rang#72  Overall
#5  Time Series DBMS
Punkte0,03
Rang#363  Overall
#17  Object oriented DBMS
Websitespark.apache.org/­sqlwww.timescale.comwakanda.github.io
Technische Dokumentationspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmldocs.timescale.comwakanda.github.io/­doc
EntwicklerApache Software FoundationTimescaleWakanda SAS
Erscheinungsjahr201420172012
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 20232.15.0, Mai 20242.7.0 (April 29, 2019), April 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0Open Source infoAGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheScalaCC++, JavaScript
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Windows
Linux
OS X
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjanein
Sekundärindizesneinja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsja infofull PostgreSQL SQL syntaxnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenJava
Python
R
Scala
.Net
C
C++
Delphi
Java infoJDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl
JavaScript
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinbenutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shellja
Triggersneinjaja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenyes, utilizing Spark Coreyes, across time and space (hash partitioning) attributeskeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenkeineSource-Replica Replikation infokeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardja

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
Apache Spark (SQL)TimescaleDBWakandaDB
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Access Amazon Redshift Managed Storage tables through Apache Spark on AWS Glue and Amazon EMR using Amazon SageMaker Lakehouse
15. Mai 2025, Amazon Web Services

30 Azure Databricks Interview Questions and Answers (2025)
13. Mai 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

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Timescale Bolsters AI-Ready PostgreSQL with pgai Vectorizer
20. November 2024, infoq.com

Power IoT and time-series workloads with TimescaleDB for Azure Database for PostgreSQL
18. März 2019, Microsoft Azure

PostgreSQL is Now Faster than Pinecone, 75% Cheaper, with New Open Source Extensions
11. Juni 2024, PR Newswire

Timescale Valuation Rockets to Over $1B with $110M Round, Marking the Explosive Rise of Time-Series Data
22. Februar 2022, Business Wire

From Materialized Views to Continuous Aggregates: Enhancing PostgreSQL With Real-Time Analytics
3. November 2023, HackerNoon

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