DBMS > Blueflood vs. Dgraph vs. Spark SQL vs. SurrealDB

Vergleich der Systemeigenschaften Blueflood vs. Dgraph vs. Spark SQL vs. SurrealDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

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

A fully ACID transactional, developer-friendly, multi-model DBMS

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Graph DBMS

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS

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

Punkte	0,06
Rang	#353	Overall
	#34	Time Series DBMS

Punkte	1,45
Rang	#156	Overall
	#15	Graph DBMS

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

Punkte	0,86
Rang	#203	Overall
	#34	Document Stores
	#18	Graph DBMS

Website

Technische Dokumentation

github.com/rax-maas/blueflood/wiki

dgraph.io/docs

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

surrealdb.com/docs

Entwickler

Rackspace

Dgraph Labs, Inc.

Apache Software Foundation

SurrealDB Ltd

Erscheinungsjahr

2013

2016

2014

2022

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

v1.5.0, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Scala

Rust

Server Betriebssysteme

Linux
OS X

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS
Windows

Datenschema

vordefiniertes Schema

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

nein

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST

GraphQL query language
gRPC (using protocol buffers) API
HTTP API

JDBC
ODBC

GraphQL
RESTful HTTP API
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Java
Python
R
Scala

Deno
Go
JavaScript (Node.js)
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Synchronous replication via Raft

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Planned for future releases

nein

yes, based on authentication and database rules

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

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Weitere Ressourcen

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