DBMS > Apache Spark (SQL) vs. YottaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Spark (SQL) vs. YottaDB

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Unsere Besucher vergleichen Apache Spark (SQL) und YottaDB oft mit StarRocks, Greenplum und MongoDB.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

A fast and solid embedded Key-value store

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

using the Octo plugin

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

Punkte	17,39
Rang	#32	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,23
Rang	#301	Overall
	#44	Key-Value Stores

Website

spark.apache.org/sql

yottadb.com

Technische Dokumentation

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

yottadb.com/resources/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

YottaDB, LLC

Erscheinungsjahr

2014

2001

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL 3.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur 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

Docker
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

by using the Octo plugin

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

PostgreSQL wire protocol

using the Octo plugin
Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python
R
Scala

C
Go
JavaScript (Node.js)
Lua
M
Perl
Python
Rust

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

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

optimistic Locking

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 und Gruppen basierend auf Betriebssystem-Security

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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Weitere Ressourcen

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