DBMS > Spark SQL vs. Transbase vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Spark SQL vs. Transbase vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

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

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

Punkte	0,15
Rang	#337	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	0,09
Rang	#351	Overall
	#47	Document Stores

Website

spark.apache.org/sql

www.transaction.de/en/products/transbase.html

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

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

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Transaction Software GmbH

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2014

1987

2019

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Transbase 8.3, 2022

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Development Lizenz gratis

Open Source

MIT License

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

C und C++

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

SQL-like DML and DDL statements

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python
R
Scala

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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Weitere Ressourcen

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