DBMS > Blueflood vs. HarperDB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Blueflood vs. HarperDB vs. Spark SQL

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Name

Kurzbeschreibung

Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra

Ultra-low latency distributed database with an intuitive REST API supporting NoSQL and SQL (including joins). Deployment of functions and databases simultaneously with a consolidated node-level architecture.

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

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Document Store

Relational DBMS

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

Punkte	0,09
Rang	#353	Overall
	#33	Time Series DBMS

Punkte	0,55
Rang	#252	Overall
	#38	Document Stores

Punkte	19,15
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

blueflood.io

www.harperdb.io

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

github.com/rax-maas/blueflood/wiki

docs.harperdb.io/docs

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

Entwickler

Rackspace

HarperDB

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2013

2017

2014

Aktuelle Version

3.1, August 2021

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

free community edition 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

Java

Node.js

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X

Linux
OS X
Windows

Datenschema

vordefiniertes Schema

dynamic schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

JSON data types

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 data manipulation statements

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST

JDBC
ODBC
React Hooks
RESTful HTTP/JSON API
WebSocket

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
MatLab
Objective C
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Swift

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Custom Functions

since release 3.1

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

A table resides as a whole on one (or more) nodes in a cluster

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

the nodes on which a table resides can be defined

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

Atomic execution of specific operations

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, using LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights for users and roles

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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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22. Juni 2023, hackernoon.com

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7. Februar 2018, ZDNet

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9. Januar 2023, business-news.ucdenver.edu

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18. Oktober 2021, SitePoint

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1. April 2024, Simplilearn

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23. Dezember 2023, Towards Data Science

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