DBMS > Atos Standard Common Repository vs. PostGIS vs. Spark SQL vs. SWC-DB vs. Valentina Server

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. PostGIS vs. Spark SQL vs. SWC-DB vs. Valentina Server

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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

Spatial extension of PostgreSQL

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

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Object-relational database and reports server

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	23,90
Rang	#29	Overall
	#1	Spatial DBMS

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

Punkte	0,01
Rang	#387	Overall
	#13	Wide Column Stores

Punkte	0,18
Rang	#329	Overall
	#144	Relational DBMS

Website

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

postgis.net

spark.apache.org/sql

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

www.valentina-db.net

Technische Dokumentation

postgis.net/documentation

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

valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php

Entwickler

Atos Convergence Creators

Apache Software Foundation

Alex Kashirin

Paradigma Software

Erscheinungsjahr

2016

2005

2014

2020

1999

Aktuelle Version

1703

3.4.2, Februar 2024

3.5.0 ( 2.13), September 2023

0.5, April 2021

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPL v2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL V3

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

Scala

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Windows

Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Schema and schema-less with LDAP views

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

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

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

LDAP

JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll
Thrift

ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages with LDAP bindings

Java
Python
R
Scala

C++

.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

basierend auf PostgreSQL

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

basierend auf PostgreSQL

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

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

basierend auf PostgreSQL

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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