DBMS > Atos Standard Common Repository vs. GBase vs. SiriDB vs. Spark SQL vs. SQream DB

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. GBase vs. SiriDB vs. Spark SQL vs. SQream DB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

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Kurzbeschreibung

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

Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.

Open Source Time Series DBMS

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

a GPU-based, columnar RDBMS for big data analytics workloads

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	1,07
Rang	#185	Overall
	#86	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,70
Rang	#227	Overall
	#104	Relational DBMS

Website

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

Technische Dokumentation

docs.siridb.com

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

docs.sqream.com

Entwickler

Atos Convergence Creators

General Data Technology Co., Ltd.

Cesbit

Apache Software Foundation

SQream Technologies

Erscheinungsjahr

2016

2004

2017

2014

2017

Aktuelle Version

1703

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

3.5.0 ( 2.13), September 2023

2022.1.6, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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.

Implementierungssprache

Java

C, Java, Python

Scala

C++, CUDA, Haskell, Java, Scala

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Windows

Linux

Datenschema

Schema and schema-less with LDAP views

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

Numeric data

ja, ANSI Standard SQL Types

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

nein

Standard with numerous extensions

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

LDAP

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

HTTP API

JDBC
ODBC

.Net
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages with LDAP bindings

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

Java
Python
R
Scala

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

user defined functions

nein

user defined functions in Python

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

Sharding

yes, utilizing Spark Core

horizontal and vertical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

ACID

nein

ACID

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

LDAP bind authentication

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

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24. Januar 2024, Towards Data Science

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24. Januar 2024, TechTarget

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9. Februar 2024, insideBIGDATA

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5. Oktober 2023, fierce-network.com

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9. April 2020, Embedded Computing Design

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24. Juni 2020, VentureBeat

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30. Mai 2018, The Times of Israel

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