DBMS > Cachelot.io vs. OpenEdge vs. SAP Adaptive Server vs. Spark SQL vs. SurrealDB

Vergleich der Systemeigenschaften Cachelot.io vs. OpenEdge vs. SAP Adaptive Server vs. Spark SQL vs. SurrealDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

In-memory caching system

Anwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter Datenbank

Der SAP (Sybase) Adaptive Server Enterprise (ASE) ist ein RDBMS für den Einsatz in großen Unternehmen

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

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

with Boeing's Spatial Query Server

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

Punkte	0,04
Rang	#388	Overall
	#62	Key-Value Stores

Punkte	3,45
Rang	#85	Overall
	#46	Relational DBMS

Punkte	35,09
Rang	#25	Overall
	#17	Relational DBMS

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	1,02
Rang	#190	Overall
	#33	Document Stores
	#18	Graph DBMS

Website

cachelot.io

www.progress.com/openedge

www.sap.com/products/technology-platform/sybase-ase.html

spark.apache.org/sql

surrealdb.com

Technische Dokumentation

documentation.progress.com/output/ua/OpenEdge_latest

help.sap.com/docs/SAP_ASE

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

surrealdb.com/docs

Entwickler

Progress Software Corporation

SAP, Sybase

Apache Software Foundation

SurrealDB Ltd

Erscheinungsjahr

2015

1984

1987

2014

2022

Aktuelle Version

OpenEdge 12.2, Maerz 2020

16.0

3.5.0 ( 2.13), September 2023

v1.5.0, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Simplified BSD License

kommerziell

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

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++

C und C++

Scala

Rust

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Unix
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS
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

close to SQL 92

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

Memcached Protokoll

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
Tabular Data Stream (TDS)

JDBC
ODBC

GraphQL
RESTful HTTP API
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
ColdFusion
Erlang
Java
Lisp
Lua
OCaml
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby

Progress proprietary ABL (Advanced Business Language)

C
C++
Cobol
Java
Java
Perl
PHP
Python

Java
Python
R
Scala

Deno
Go
JavaScript (Node.js)
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java und Transact-SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

since Version 11.4

horizontale Partitionierung

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

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

nein

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer und Gruppen

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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3. Juni 2020, BleepingComputer

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3. Juni 2020, The Hacker News

Sybase Adaptive Server Enterprise 15.7 Boosts Performance and Lowers Cost of Managing Exploding Data Volumes
13. September 2011, PR Newswire

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3. April 2024, InfoWorld

Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming
1. Juni 2024, Towards Data Science

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

Simba Technologies(R) Introduces New, Powerful JDBC Driver With SQL Connector for Apache Spark(TM)
17. März 2024, Yahoo Singapore News

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10. Mai 2024, SDTimes.com

Meet Tobie Morgan Hitchcock, CEO & Co-Founder Of SurrealDB
25. April 2024, TechRound

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SurrealDB raises $6M for its database-as-a-service offering
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11. September 2023, TechRound

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