DBMS > Atos Standard Common Repository vs. Badger vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. Badger vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Spark SQL

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	Atos Standard Common Repository  Xaus Vergleich ausschliessen	Badger  Xaus Vergleich ausschliessen	Microsoft Azure Table Storage  Xaus Vergleich ausschliessen	Spark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
	This system has been discontinued and will be removed from the DB-Engines ranking.
Kurzbeschreibung	Highly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networks	An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.	A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets	Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres Datenbankmodell	Document Store Key-Value Store	Key-Value Store	Wide Column Store	Relational DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart		Punkte 0,22 Rang #320   Overall #47   Key-Value Stores	Punkte 4,04 Rang #77   Overall #6   Wide Column Stores	Punkte 18,04 Rang #33   Overall #20   Relational DBMS
Website	atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository	github.com/­dgraph-io/­badger	azure.microsoft.com/­en-us/­services/­storage/­tables	spark.apache.org/­sql
Technische Dokumentation		godoc.org/­github.com/­dgraph-io/­badger		spark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
Entwickler	Atos Convergence Creators	DGraph Labs	Microsoft	Apache Software Foundation
Erscheinungsjahr	2016	2017	2012	2014
Aktuelle Version	1703			3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz Commercial or Open Source	kommerziell	Open Source Apache 2.0	kommerziell	Open Source Apache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	ja	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	Java	Go		Scala
Server Betriebssysteme	Linux	BSD Linux OS X Solaris Windows	gehostet	Linux OS X Windows
Datenschema	Schema and schema-less with LDAP views	schemafrei	schemafrei	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	optional	nein	ja	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	ja	nein	nein	nein
Sekundärindizes	ja	nein	nein	nein
SQL Support of SQL	nein	nein	nein	SQL-like DML and DDL statements
APIs und andere Zugriffskonzepte	LDAP		RESTful HTTP API	JDBC ODBC
Unterstützte Programmiersprachen	All languages with LDAP bindings	Go	.Net C# C++ Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby	Java Python R Scala
Server-seitige Scripts Stored Procedures	nein	nein	nein	nein
Triggers	ja	nein	nein	nein
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding cell division	keine	Sharding Implicit feature of the cloud service	yes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	ja	keine	ja implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.	keine
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen		nein	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration	keine	Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	nein	nein	nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	Atomic execution of specific operations	nein	optimistic Locking	nein
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	ja	nein	nein	nein
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	LDAP bind authentication	nein	Access rights based on private key authentication or shared access signatures	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
	Atos Standard Common Repository	Badger	Microsoft Azure Table Storage	Spark SQL
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten			Working with Azure to Use and Manage Data Lakes 7. März 2024, Simplilearn How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB 9. Juli 2021, hackernoon.com How to use Azure Table storage in .Net 14. Januar 2019, InfoWorld Quick Guide to Azure Storage Pricing 16. Mai 2023, DevOps.com How to write data to Azure Table Store with an Azure Function 14. April 2017, Experts Exchange bereitgestellt von Google News	Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services 24. Januar 2024, AWS Blog What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop 3. April 2024, InfoWorld Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 1. April 2024, Simplilearn Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote 24. Januar 2024, Towards Data Science Simba Technologies(R) Introduces New, Powerful JDBC Driver With SQL Connector for Apache Spark(TM) 17. März 2024, Yahoo Singapore News bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk