DBMS > CrateDB vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Spark SQL vs. Transwarp Hippo

Vergleich der Systemeigenschaften CrateDB vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Spark SQL vs. Transwarp Hippo

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Verteilter Data Store basierend auf Lucene

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

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

Cloud-native distributed Vector DBMS that supports storage, retrieval, and management of massive vector-based datasets

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Spatial DBMS
Suchmaschine
Time Series DBMS
Vektor DBMS

Relational DBMS

Vektor DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,71
Rang	#227	Overall
	#37	Document Stores
	#5	Spatial DBMS
	#16	Suchmaschinen
	#19	Time Series DBMS
	#10	Vektor DBMS

Punkte	19,93
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

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

Punkte	0,05
Rang	#386	Overall
	#16	Vektor DBMS

Website

cratedb.com

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

spark.apache.org/sql

www.transwarp.cn/en/subproduct/hippo

Technische Dokumentation

cratedb.com/docs

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

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

Entwickler

Crate

Microsoft

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2013

2016

2014

2023

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

1.0, Mai 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

C++

Scala

C++

Server Betriebssysteme

All Operating Systems, including Kubernetes with CrateDB Kubernetes Operator support

gehostet

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Vector, Numeric and String

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

yes, but no triggers and constraints, and PostgreSQL compatibility

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
PostgreSQL wire protocol
Prometheus Remote Read/Write
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

.NET
Erlang
Go

community maintained client
Java
JavaScript (Node.js)

community maintained client
Perl

community maintained client
PHP
Python
R
Ruby

community maintained client
Scala

community maintained client

C#
Java
PHP

Java
Python
R
Scala

C++
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Transact SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Configurable replication on table/partition-level

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Read-after-write consistency on record level

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

unique row identifiers can be used for implementing an optimistic concurrency control strategy

ACID

nein

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

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

nein

Role based access control and fine grained access rights

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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