DBMS > BigchainDB vs. openGauss vs. Sadas Engine vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften BigchainDB vs. openGauss vs. Sadas Engine vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

An enterprise-class RDBMS compatible with high-performance, high-availability and high-performance originally developed by Huawei

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	1,08
Rang	#183	Overall
	#84	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#158	Relational DBMS

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

Website

www.bigchaindb.com

gitee.com/opengauss
opengauss.org

www.sadasengine.com

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

bigchaindb.readthedocs.io/en/latest

docs.opengauss.org/en
gitee.com/opengauss/docs

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

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

Entwickler

Huawei and openGauss community

SADAS s.r.l.

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2016

2019

2006

2014

Aktuelle Version

3.0, March 2022

8.0

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL v3

Open Source

kommerziell

free trial version available

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

C, C++, Java

C++

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
Linux
Windows

Linux
OS X
Windows

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

ANSI SQL 2011

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby

C
C++
Java

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontal partitioning (by range, list and hash)

horizontale Partitionierung

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

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

managed by 'Learn by Usage'

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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

openGauss Open Source Community Officially Launch
1. Juli 2020, huawei.com

The openGauss powers database industry forward through innovation
6. Januar 2022, Global Times

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

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