DBMS > Atos Standard Common Repository vs. ClickHouse vs. Spark SQL vs. SQLite

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. ClickHouse vs. Spark SQL vs. SQLite

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Name

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Kurzbeschreibung

Highly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networks

A high-performance, column-oriented SQL DBMS for online analytical processing (OLAP) that uses all available system resources to their full potential to process each analytical query as fast as possible. It is available as both an open-source software and a cloud offering.

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

Weit verbreitetes In-Process RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	16,20
Rang	#37	Overall
	#23	Relational DBMS

Punkte	19,15
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	116,01
Rang	#10	Overall
	#7	Relational DBMS

Website

atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository

clickhouse.com

spark.apache.org/sql

www.sqlite.org

Technische Dokumentation

clickhouse.com/docs

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

www.sqlite.org/docs.html

Entwickler

Atos Convergence Creators

Clickhouse Inc.

Apache Software Foundation

Dwayne Richard Hipp

Erscheinungsjahr

2016

2014

2000

Aktuelle Version

1703

v24.3.2.23-lts, April 2024

3.5.0 ( 2.13), September 2023

3.45.3 (15 April 2024), April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Public Domain

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.

Aiven for Clickhouse: Managed cloud data warehousing with high-speed analytics.
ClickHouse Cloud: Get the performance you love from open source ClickHouse in a serverless offering that takes care of the details so you can spend more time getting insight out of the fastest database on earth.
DoubleCloud: Fully managed ClickHouse alongside best-in-class managed open-source services to build analytics at scale.

Implementierungssprache

Java

C++

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

FreeBSD
Linux
macOS

Linux
OS X
Windows

serverlos

Datenschema

Schema and schema-less with LDAP views

dynamische Spaltentypen

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

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

yes

nein

SQL

Support of SQL

nein

Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions)

SQL-like DML and DDL statements

SQL-92 wird nicht vollständig unterstützt

APIs und andere Zugriffskonzepte

LDAP

gRPC
HTTP REST
JDBC
MySQL wire protocol
ODBC
PostgreSQL wire protocol
Proprietäres Protokoll

JDBC
ODBC

ADO.NET

inoffizielle Driver
JDBC

inoffizielle Driver
ODBC

inoffizielle Driver

Unterstützte Programmiersprachen

All languages with LDAP bindings

3rd party library
C++
Elixir

3rd party library
Go

3rd party library
Java

3rd party library
JavaScript (Node.js)

3rd party library
Kotlin

3rd party library
Nim

3rd party library
Perl

3rd party library
PHP

3rd party library
Python

3rd party library
R

3rd party library
Ruby

3rd party library
Rust
Scala

3rd party library

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

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

key based and custom

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Asynchronous and synchronous physical replication; geographically distributed replicas; support for object storages.

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of specific operations

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

LDAP bind authentication

Access rights for users and roles. Column and row based policies. Quotas and resource limits. Pluggable authentication with LDAP and Kerberos. Password based, X.509 certificate, and SSH key authentication.

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

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Navicat for SQLite is a powerful and comprehensive SQLite GUI that provides a complete set of functions for database management and development.
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