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Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. DolphinDB vs. Spark SQL vs. Stardog vs. Tkrzw

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Name	Atos Standard Common Repository  Xaus Vergleich ausschliessen	DolphinDB  Xaus Vergleich ausschliessen	Spark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen	Stardog  Xaus Vergleich ausschliessen	Tkrzw Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet  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	DolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.	Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten	Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization	A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
Primäres Datenbankmodell	Document Store Key-Value Store	Time Series DBMS	Relational DBMS	Graph DBMS RDF Store	Key-Value Store
Sekundäre Datenbankmodelle		Relational DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart		Punkte 4,03 Rang #78   Overall #6   Time Series DBMS	Punkte 18,04 Rang #33   Overall #20   Relational DBMS	Punkte 2,07 Rang #122   Overall #11   Graph DBMS #6   RDF Stores	Punkte 0,07 Rang #372   Overall #57   Key-Value Stores
Website	atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository	www.dolphindb.com	spark.apache.org/­sql	www.stardog.com	dbmx.net/­tkrzw
Technische Dokumentation		docs.dolphindb.cn/­en/­help200/­index.html	spark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html	docs.stardog.com
Entwickler	Atos Convergence Creators	DolphinDB, Inc	Apache Software Foundation	Stardog-Union	Mikio Hirabayashi
Erscheinungsjahr	2016	2018	2014	2010	2020
Aktuelle Version	1703	v2.00.4, January 2022	3.5.0 ( 2.13), September 2023	7.3.0, Mai 2020	0.9.3, August 2020
Lizenz Commercial or Open Source	kommerziell	kommerziell free community version available	Open Source Apache 2.0	kommerziell 60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students	Open Source Apache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	nein	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	Java	C++	Scala	Java	C++
Server Betriebssysteme	Linux	Linux Windows	Linux OS X Windows	Linux macOS Windows	Linux macOS
Datenschema	Schema and schema-less with LDAP views	ja	ja	schema-free and OWL/RDFS-schema support	schemafrei
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	optional	ja	ja	ja	nein
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	ja	nein	nein	nein Importieren/Exportieren von XML Daten möglich	nein
Sekundärindizes	ja	ja	nein	ja supports real-time indexing in full-text and geospatial
SQL Support of SQL	nein	SQL-like query language	SQL-like DML and DDL statements	Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server	nein
APIs und andere Zugriffskonzepte	LDAP	JDBC JSON over HTTP Kafka MQTT (Message Queue Telemetry Transport) ODBC OPC DA OPC UA RabbitMQ WebSocket	JDBC ODBC	GraphQL query language HTTP API Jena RDF API OWL RDF4J API Sesame REST HTTP Protocol SNARL SPARQL Spring Data Stardog Studio TinkerPop 3
Unterstützte Programmiersprachen	All languages with LDAP bindings	C# C++ Go Java JavaScript MatLab Python R Rust	Java Python R Scala	.Net Clojure Groovy Java JavaScript Python Ruby	C++ Java Python Ruby
Server-seitige Scripts Stored Procedures	nein	ja	nein	user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java	nein
Triggers	ja	nein	nein	ja via event handlers	nein
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding cell division	horizontale Partitionierung	yes, utilizing Spark Core	keine	keine
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	ja	ja	keine	Multi-Source Replikation in HA-Cluster	keine
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen		ja		nein	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration	Immediate Consistency		Immediate Consistency in HA-Cluster	Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	nein	nein	ja Beziehungen in Graphen	nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	Atomic execution of specific operations	ja	nein	ACID
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	ja	ja	nein	ja	ja using specific database classes
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	LDAP bind authentication	Administrators, Users, Groups	nein	Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen	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	DolphinDB	Spark SQL	Stardog	Tkrzw Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten	Infographic: What makes a Mobile Operator's setup future proof? 10. Februar 2024, Atos bereitgestellt von Google News		Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming 1. Juni 2024, Towards Data Science Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services 18. Oktober 2023, 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 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 24. Januar 2024, TechTarget bereitgestellt von Google News

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