DBMS > Brytlyt vs. Faircom DB vs. PouchDB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Brytlyt vs. Faircom DB vs. PouchDB vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Scalable GPU-accelerated RDBMS for very fast analytic and streaming workloads, leveraging PostgreSQL

Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs.

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Document Store

Relational DBMS

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

Punkte	0,29
Rang	#288	Overall
	#131	Relational DBMS

Punkte	0,20
Rang	#318	Overall
	#48	Key-Value Stores
	#141	Relational DBMS

Punkte	2,28
Rang	#115	Overall
	#21	Document Stores

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

Website

brytlyt.io

www.faircom.com/products/faircom-db

pouchdb.com

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

docs.brytlyt.io

docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html

pouchdb.com/guides

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

Entwickler

Brytlyt

FairCom Corporation

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2016

1979

2012

2014

Aktuelle Version

5.0, August 2023

V12, November 2020

7.1.1, Juni 2019

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Restricted, free 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

C, C++ and CUDA

ANSI C, C++

JavaScript

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OS X
QNX
SCO
Solaris
VxWorks
Windows

easily portable to other OSs

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schema free, schema optional, schema required, partial schema,

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types, JSON, typed binary structures

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

specific XML-type available, but no XML query functionality.

nein

Sekundärindizes

über Views

nein

SQL

Support of SQL

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

ADO.NET
Direct SQL
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP/JSON API
RESTful MQTT/JSON API
RPC

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Delphi
Java
Perl
Python
Tcl

.Net
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js and browser)
PHP
Python
Visual Basic

JavaScript

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in PL/pgSQL

.Net, JavaScript, C/C++

View Functions in JavaScript

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

Sharding

mit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDB

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution).

Multi-Source Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency
Tunable consistency per server, database, table, and transaction

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

tunable from ACID to Eventually Consistent

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory

mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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