DBMS > Bangdb vs. Google BigQuery vs. Spark SQL vs. SwayDB vs. Transwarp Hippo

Vergleich der Systemeigenschaften Bangdb vs. Google BigQuery vs. Spark SQL vs. SwayDB vs. Transwarp Hippo

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Converged and high performance database for device data, events, time series, document and graph

Large scale data warehouse service with append-only tables

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

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Cloud-native distributed Vector DBMS that supports storage, retrieval, and management of massive vector-based datasets

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

Vektor DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,08
Rang	#347	Overall
	#47	Document Stores
	#34	Graph DBMS
	#31	Time Series DBMS

Punkte	60,38
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#13	Vektor DBMS

Website

bangdb.com

cloud.google.com/bigquery

spark.apache.org/sql

swaydb.simer.au

www.transwarp.cn/en/subproduct/hippo

Technische Dokumentation

docs.bangdb.com

cloud.google.com/bigquery/docs

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

Entwickler

Sachin Sinha, BangDB

Google

Apache Software Foundation

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2012

2010

2014

2018

2023

Aktuelle Version

BangDB 2.0, October 2021

3.5.0 ( 2.13), September 2023

1.0, Mai 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD 3

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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

C, C++

Scala

C++

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events

nein

Vector, Numeric and String

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

nein

SQL

Support of SQL

SQL like support with command line tool

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Python

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

Java
Python
R
Scala

Java
Kotlin
Scala

C++
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

nein

Triggers

yes, Notifications (with Streaming only)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithm

keine

yes, utilizing Spark Core

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

selectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

nein

Atomic execution of operations

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

In-Memory Unterstützung

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

yes, run db with in-memory only mode

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes (enterprise version only)

Zugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

nein

Role based access control and fine grained access rights

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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