DBMS > Brytlyt vs. GigaSpaces vs. InterSystems IRIS vs. MonetDB vs. Spark SQL
Vergleich der Systemeigenschaften Brytlyt vs. GigaSpaces vs. InterSystems IRIS vs. MonetDB vs. Spark SQL
| Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Brytlyt Xaus Vergleich ausschliessen | GigaSpaces Xaus Vergleich ausschliessen | InterSystems IRIS Xaus Vergleich ausschliessen | MonetDB Xaus Vergleich ausschliessen | Spark SQL Xaus Vergleich ausschliessen | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kurzbeschreibung | Scalable GPU-accelerated RDBMS for very fast analytic and streaming workloads, leveraging PostgreSQL | High performance in-memory data grid platform, powering three products: Smart Cache, Smart ODS (Operational Data Store), Smart Augmented Transactions | A containerised multi-model DBMS, interoperability and analytics data platform with wide capabilities for vertical and horizontal scalability | Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten | Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primäres Datenbankmodell | Relational DBMS | Document Store Object oriented DBMS  Values are user defined objects | Document Store Key-Value Store Object oriented DBMS Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sekundäre Datenbankmodelle | Graph DBMS Suchmaschine | Document Store Spatial DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | brytlyt.io | www.gigaspaces.com | www.intersystems.com/products/intersystems-iris | www.monetdb.org | spark.apache.org/sql | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technische Dokumentation | docs.brytlyt.io | docs.gigaspaces.com/latest/landing.html | docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls | www.monetdb.org/Documentation | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Entwickler | Brytlyt | Gigaspaces Technologies | InterSystems | MonetDB BV | Apache Software Foundation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erscheinungsjahr | 2016 | 2000 | 2018 | 2004 | 2014 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Aktuelle Version | 5.0, August 2023 | 15.5, September 2020 | 2023.3, Juni 2023 | Dec2023 (11.49), Dezember 2023 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Lizenz Commercial or Open Source | kommerziell | Open Source Apache Version 2; Commercial licenses available | kommerziell | Open Source Mozilla Public License 2.0 | Open Source Apache 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar | nein | nein | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementierungssprache | C, C++ and CUDA | Java, C++, .Net | C | Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server Betriebssysteme | Linux OS X Windows | Linux macOS Solaris Windows | AIX Linux macOS Ubuntu Windows | FreeBSD Linux OS X Solaris Windows | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Datenschema | ja | schemafrei | depending on used data model | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date | ja | ja | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT | ja specific XML-type available, but no XML query functionality. | nein XML can be used for describing objects metadata | ja | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sekundärindizes | ja | ja | ja | ja | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | ja | SQL-99 for query and DML statements | ja | ja SQL 2003 mit einigen Erweiterungen | SQL-like DML and DDL statements | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs und andere Zugriffskonzepte | ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects | GigaSpaces LRMI Hibernate JCache JDBC JPA ODBC RESTful HTTP API Spring Data | JDBC ODBC RESTful HTTP API | JDBC native C library MAPI library (MonetDB application programming interface)ODBC | JDBC ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Unterstützte Programmiersprachen | .Net C C++ Delphi Java Perl Python Tcl | .Net C++ Java Python Scala | .Net C++ Java JavaScript (Node.js) Python | C C++ Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby | Java Python R Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-seitige Scripts Stored Procedures | benutzerdefinierte Funktionen in PL/pgSQL | ja | ja | yes, in SQL, C, R | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | ja | ja | ja | ja | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten | Sharding | Sharding | Sharding via remote tables | yes, utilizing Spark Core | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten | Source-Replica Replikation | Multi-Source Replikation synchronous or asynchronous Source-Replica Replikation synchronous or asynchronous | Source-Replica Replikation | keine Source-replica replication available in experimental status | keine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen | nein | ja Map-Reduce pattern can be built with XAP task executors | nein | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System | Immediate Consistency | Immediate Consistency Consistency level configurable: ALL, QUORUM, ANY | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Fremdschlüssel referenzielle Integrität | ja | nein | ja | ja | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen | ACID | ACID | ACID | ACID | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen | ja | ja | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Dauerhafte Speicherung der Daten | ja | ja | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten | ja | ja | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle | Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard | Role-based access control | yes | Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Brytlyt | GigaSpaces | InterSystems IRIS | MonetDB | Spark SQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | InterSystems IRIS is a complete cloud-first data platform which includes a multi-model... » mehr | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Zugehörige Produkte und DienstleistungenWir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Weitere Ressourcen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Brytlyt | GigaSpaces | InterSystems IRIS | MonetDB | Spark SQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erwähnungen in aktuellen Nachrichten | Brytlyt releases version 5.0, introducing a more intuitive, intelligent and flexible analytics platform London data analytics startup Brytlyt raises €4.43M from Amsterdam-based Finch Capital, others London’s Brytlyt raises €4.4 million for its data analytics and visualisation technology Bringing GPUs To Bear On Bog Standard Relational Databases Brytlyt raises £3.8m for '1000x faster analytics' bereitgestellt von Google News | GigaSpaces to hand out almost $14 million in dividends following Cloudify’s acquisition by Dell Data Sciences Corporation partners with GigaSpaces Technologies to usher DIH technology to enterprises in SA GigaSpaces Announces Version 16.0 with Breakthrough Data Integration Tools to Ease Enterprises' Digital ... GigaSpaces Spins Off Cloudify, Its Open Source Cloud Orchestration Unit GigaSpaces Orchestrates Cloud Spin-Off bereitgestellt von Google News | Consultmed moving its e-referral software to InterSystems's IRIS for Health and more briefs Unlocking the Power of Generative AI: InterSystems IRIS with Vector Search - InterSystems Expands IRIS Data Platform with Vector Search to Support Next-Gen AI Applications InterSystems Introduces Two New Cloud-Native Smart Data Services to Accelerate Database and Machine Learning ... InterSystems and IPA's Subsidiary BioStrand Collaborate to Unveil the Innovative Integration of Vector Search with ... bereitgestellt von Google News | In 2024 the MonetDB Foundation was established for the preservation, maintenance and further development of the ... MonetDB Secures Investment From (and Partners With) ServiceNow PostgreSQL, MonetDB, and Too-Big-for-Memory Data in R - Part I - DataScienceCentral.com Test of Time Award for paper on vectorized execution How MonetDB Exploits Modern CPU Performance | by Dwi Prasetyo Adi Nugroho bereitgestellt von Google News | Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 bereitgestellt von Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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