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Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. HEAVY.AI vs. mSQL vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware

mSQL (Mini SQL) is a simple and lightweight RDBMS

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	1,31
Rang	#169	Overall
	#78	Relational DBMS

Punkte	2,10
Rang	#126	Overall
	#61	Relational DBMS

Punkte	1,67
Rang	#151	Overall
	#70	Relational DBMS

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

Website

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

github.com/heavyai/heavydb
www.heavy.ai

hughestech.com.au/products/msql

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

docs.heavy.ai

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

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

HEAVY.AI, Inc.

Hughes Technologies

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2008

2016

1994

2014

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

5.10, Jänner 2022

4.4, Oktober 2021

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

kommerziell

free licenses can be provided

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++, Java

C++ and CUDA

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

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

A subset of ANSI SQL is implemented

no subqueries, aggregate functions, views, foreign keys, triggers

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Tcl

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Round robin

keine

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

fine grained access rights according to SQL-standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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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