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Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Oracle Rdb vs. Spark SQL vs. Teradata Aster

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Teradata Aster has been integrated into other Teradata systems and therefore will be removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.

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

Platform for big data analytics on multistructured data sources and types

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

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

Punkte	0,20
Rang	#325	Overall
	#49	Key-Value Stores

Punkte	1,08
Rang	#187	Overall
	#85	Relational DBMS

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

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb.html

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

godoc.org/github.com/dgraph-io/badger

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb-doc.html

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

Entwickler

DGraph Labs

Oracle, originally developed by Digital Equipment Corporation (DEC)

Apache Software Foundation

Teradata

Erscheinungsjahr

2017

1984

2014

2005

Aktuelle Version

7.4.1.1, 2021

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

Scala

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

HP Open VMS

Linux
OS X
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

defined schema within the relational store; partial schema or schema free in the Aster File Store

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

in Aster File Store

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python
R
Scala

C
C#
C++
Java
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

R packages

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Dimension tables are replicated across all nodes in the cluster. The number of replicas for the file store can be configured.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

SQL Map-Reduce Framework

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

yes, on a single node

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

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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