DBMS > BigchainDB vs. Hawkular Metrics vs. Sequoiadb vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften BigchainDB vs. Hawkular Metrics vs. Sequoiadb vs. Spark SQL

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

BigchainDB is scalable blockchain database offering decentralization, immutability and native assets

Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Time Series DBMS

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,79
Rang	#212	Overall
	#36	Document Stores

Punkte	0,00
Rang	#379	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	0,45
Rang	#261	Overall
	#41	Document Stores
	#122	Relational DBMS

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

Website

Technische Dokumentation

bigchaindb.readthedocs.io/en/latest

www.hawkular.org/hawkular-metrics/docs/user-guide

www.sequoiadb.com/en/index.php?m=Files&a=index

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

Entwickler

Community supported by Red Hat

Sequoiadb Ltd.

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2016

2014

2013

2014

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL v3

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

Open Source

Apache 2.0

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

Python

Java

C++

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Windows

Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

oid, date, timestamp, binary, regex

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

nein

SQL-like query language

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
RESTful HTTP API

HTTP REST

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby

Go
Java
Python
Ruby

.Net
C++
Java
PHP
Python

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

JavaScript

nein

Triggers

via Hawkular Alerting

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes,with MongoDB ord RethinkDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes

nein

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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

An Introduction to BigchainDB, a Popular Blockchain Database
17. September 2020, Open Source For You

Exploring the 10 BEST Python Libraries for Blockchain Applications
9. September 2023, DataDrivenInvestor

Blockchain Database Startup BigchainDB Raises €3 Million
27. September 2016, CoinDesk

Using BigchainDB: A Database with Blockchain Characteristics
20. Januar 2022, Open Source For You

What is BigchainDB Technology & How it works and the Characteristics?
26. August 2017, Blockchain Council

bereitgestellt von Google News

Waiting for Red Hat OpenShift 4.0? Too late, 4.1 has already arrived… • DEVCLASS
5. Juni 2019, DevClass

bereitgestellt von Google News

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

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk