DBMS > Atos Standard Common Repository vs. LevelDB vs. Spark SQL vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. LevelDB vs. Spark SQL vs. Transbase

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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

Embeddable fast key-value storage library that provides an ordered mapping from string keys to string values

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

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Key-Value Store

Relational DBMS

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

Punkte	2,75
Rang	#107	Overall
	#19	Key-Value Stores

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

Punkte	0,15
Rang	#337	Overall
	#147	Relational DBMS

Website

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

github.com/google/leveldb

spark.apache.org/sql

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

github.com/google/leveldb/blob/main/doc/index.md

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

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Atos Convergence Creators

Google

Apache Software Foundation

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2016

2011

2014

1987

Aktuelle Version

1703

1.23, Februar 2021

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

BSD

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Development Lizenz gratis

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++

Scala

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

Illumos
Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

Schema and schema-less with LDAP views

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

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

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

LDAP

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages with LDAP bindings

C++
Go
Java

3rd party binding
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Python

3rd party binding

Java
Python
R
Scala

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

keine

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

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

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

with automatic compression on writes

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

LDAP bind authentication

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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