DBMS > BigObject vs. EJDB vs. Greenplum vs. Spark SQL vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. EJDB vs. Greenplum vs. Spark SQL vs. VoltDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database

A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.

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

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Document Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	0,27
Rang	#297	Overall
	#44	Document Stores

Punkte	8,37
Rang	#48	Overall
	#30	Relational DBMS

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

Punkte	1,44
Rang	#158	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

bigobject.io

github.com/Softmotions/ejdb

greenplum.org

spark.apache.org/sql

www.voltdb.com

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

docs.greenplum.org

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

docs.voltdb.com

Entwickler

BigObject, Inc.

Softmotions

Pivotal Software Inc.

Apache Software Foundation

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2015

2012

2005

2014

2010

Aktuelle Version

7.0.0, September 2023

3.5.0 ( 2.13), September 2023

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

GPLv2

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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

Java, C++

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

serverlos

Linux

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X

for development

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

XML Unterstützung

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

nein

seit Version 4.2

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL-like DML and DDL statements

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

In-process Library

JDBC
ODBC

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

C
Java
Perl
Python
R

Java
Python
R
Scala

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Read/Write Locking

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Snapshots und Command Logging

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

nein

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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

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6. Dezember 2018, oreilly.com

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26. Februar 2013, DatacenterDynamics

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19. März 2019, ZDNet

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7. November 2019, InfoWorld

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24. Januar 2024, Towards Data Science

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