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DBMS > Badger vs. Datastax Enterprise vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Datastax Enterprise vs. Spark SQL

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NameBadger  Xaus Vergleich ausschliessenDatastax Enterprise  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAn embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.DataStax Enterprise (DSE) is the always-on, scalable data platform built on Apache Cassandra and designed for hybrid Cloud. DSE integrates graph, search, analytics, administration, developer tooling, and monitoring into a unified platform.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellKey-Value StoreWide Column StoreRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
Suchmaschine
Vektor DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,20
Rang#325  Overall
#49  Key-Value Stores
Punkte6,31
Rang#57  Overall
#4  Wide Column Stores
Punkte19,15
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitegithub.com/­dgraph-io/­badgerwww.datastax.com/­products/­datastax-enterprisespark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationgodoc.org/­github.com/­dgraph-io/­badgerdocs.datastax.comspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerDGraph LabsDataStaxApache Software Foundation
Erscheinungsjahr201720112014
Aktuelle Version6.8, April 20203.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0kommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Datastax Astra DB: Astra DB simplifies cloud-native Cassandra application development for your apps, microservices and functions. Deploy in minutes on AWS, Google Cloud, Azure, and have it managed for you by the experts, with serverless, pay-as-you-go pricing.
ImplementierungsspracheGoJavaScala
Server BetriebssystemeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Linux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreischemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneinjanein
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like DML and DDL statements (CQL); Spark SQLSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzeptePropriätäres Protokoll infoCQL (Cassandra Query Language)
TinkerPop Gremlin infowith DSE Graph
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenGoC
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinnein
Triggersneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineSharding infono "single point of failure"yes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeineconfigurable replication factor, datacenter aware, advanced replication for edge computingkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemkeineImmediate Consistency
Tunable Consistency infoconsistency level can be individually decided with each write operation
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinnein infoAtomicity and isolation are supported for single operationsnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinZugriffsrechte für Benutzer auf einzelne Objekte definierbarnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
BadgerDatastax EnterpriseSpark SQL
Specific characteristicsDataStax Enterprise is scale-out data infrastructure for enterprises that need to...
» mehr
Competitive advantagesSupporting the following application requirements: Zero downtime - Built on Apache...
» mehr
Typical application scenariosApplications that must be massively and linearly scalable with 100% uptime and able...
» mehr
Key customersCapital One, Cisco, Comcast, eBay, McDonald's, Microsoft, Safeway, Sony, UBS, and...
» mehr
Market metricsAmong the Forbes 100 Most Innovative Companies, DataStax is trusted by 5 of the top...
» mehr
Licensing and pricing modelsAnnual subscription
» mehr

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

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
BadgerDatastax EnterpriseSpark SQL
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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20. Februar 2024, Business Wire

DataStax Introduces Enhanced RAG Capabilities Through Astra DB and NVIDIA Tech
19. März 2024, Datanami

DataStax Rolls Out Vector Search for Astra DB to Support Gen AI
19. Juli 2023, EnterpriseAI

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20. Juli 2023, Blocks and Files

DataStax delivers HIPAA-enabled, PCI compliant vector database to fuel enterprise-wide generative AI applications
20. Juli 2023, Express Computer

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Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
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11. April 2024, Yahoo Movies Canada

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