DBMS > BigObject vs. DataFS vs. Spark SQL vs. SWC-DB

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. DataFS vs. Spark SQL vs. SWC-DB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

All data is stored inside objects which are linked by so-called link attributes. Objects consist of classes which can be extended and de-extended at runtime. Graphs can be defined with a struct.

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

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Object oriented DBMS

Relational DBMS

Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	0,19
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	0,09
Rang	#360	Overall
	#18	Object oriented DBMS

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#364	Overall
	#13	Wide Column Stores

Website

bigobject.io

newdatabase.com

spark.apache.org/sql

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

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

dev.mobiland.com/Overview.xsp

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

Entwickler

BigObject, Inc.

Mobiland AG

Apache Software Foundation

Alex Kashirin

Erscheinungsjahr

2015

2018

2014

2020

Aktuelle Version

1.1.263, October 2022

3.5.0 ( 2.13), September 2023

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL V3

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

C++

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Windows

Linux
OS X
Windows

Linux

Datenschema

Classes, Structs, and Lists are written in proprietary DataTypeDefinitionLanguage (.dtdl) and Objects consisting of those are written in proprietary DataAccessDefinitionLanguage (.dadl)

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

.NET Client API
Proprietary client DLL
WinRT client

JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
VB.Net

Java
Python
R
Scala

C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

Triggers

nein

no, except callback-events from server when changes happened

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Proprietary Sharding system

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Windows-Profile

nein

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

Simba Technologies(R) Introduces New, Powerful JDBC Driver With SQL Connector for Apache Spark(TM)
17. März 2024, Yahoo Singapore News

bereitgestellt von Google News

2022 All O-Zone Football Team
17. Dezember 2022, Ozarks Sports Zone

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk