DBMS > BigchainDB vs. chDB vs. Heroic vs. Spark SQL vs. Sqrrl

Vergleich der Systemeigenschaften BigchainDB vs. chDB vs. Heroic vs. Spark SQL vs. Sqrrl

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Sqrrl has been acquired by Amazon and became a part of Amazon Web Services. It has been removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

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

An embedded SQL OLAP Engine powered by ClickHouse

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

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

Adaptable, secure NoSQL built on Apache Accumulo

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series 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	#383	Overall
	#158	Relational DBMS

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

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

Website

www.bigchaindb.com

github.com/chdb-io/chdb

github.com/spotify/heroic

spark.apache.org/sql

sqrrl.com

Technische Dokumentation

bigchaindb.readthedocs.io/en/latest

doc.chdb.io

spotify.github.io/heroic

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

Entwickler

Spotify

Apache Software Foundation

Amazon

ursprünglich Sqrrl Data, Inc.

Erscheinungsjahr

2016

2023

2014

2012

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL v3

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

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

Python

Java

Scala

Java

Server Betriebssysteme

Linux

serverlos

Linux
OS X
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

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

Sekundärindizes

via Elasticsearch

nein

SQL

Support of SQL

nein

Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions)

nein

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
RESTful HTTP API

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

JDBC
ODBC

Accumulo Shell
Java API
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby

Bun
C
C++
Go
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Java
Python
R
Scala

Actionscript
C

using GLib
C#
C++
Cocoa
Delphi
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Smalltalk

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Basierend auf Hadoop

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Hadoop

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Document store kept consistent with combination of global timestamping, row-level transactions, and server-side consistency resolution.

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomic updates per row, document, or graph entity

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

Cell-level Security, Data-Centric Security, Role-Based Access Control (RBAC), Attribute-Based Access Control (ABAC)

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

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

Feature Engineering for Time-Series Using PySpark on Databricks
15. Mai 2024, Towards Data Science

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

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

bereitgestellt von Google News

Splunk details Sqrrl 'screw-ups' that hampered threat hunting
6. Mai 2024, TechTarget

Amazon acquires cybersecurity startup Sqrrl
8. Juni 2023, cisomag.com

Mark Terenzoni
23. Februar 2024, Dark Reading

Millennials possess the advantage of time for wealth creation, says Yashoraj Tyagi of Sqrrl | Mint
18. September 2023, Mint

Amazon's cloud business acquires Sqrrl, a security start-up with NSA roots
23. Januar 2018, CNBC

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk