DBMS > Cubrid vs. Hypertable vs. Spark SQL vs. Transwarp Hippo

Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. Hypertable vs. Spark SQL vs. Transwarp Hippo

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Hypertable has stopped its further development with March 2016 and is removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

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

Eine Open Source BigTable Implementation basierend auf Distributed File Systems wie Hadoop

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

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

Punkte	1,20
Rang	#169	Overall
	#78	Relational DBMS

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#13	Vektor DBMS

Website

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

spark.apache.org/sql

www.transwarp.cn/en/subproduct/hippo

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

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

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Hypertable Inc.

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2008

2009

2014

2023

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

0.9.8.11, Maerz 2016

3.5.0 ( 2.13), September 2023

1.0, Mai 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GNU Version 3. Kommerzielle Lizenzen verfügbar

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

C, C++, Java

C++

Scala

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux
OS X
Windows

ein inoffizieller Windows-Port ist verfügbar

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

eingeschränkt

Nur Gleichheits- und Präfixabfragen

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

C++ API
Thrift

JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

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

C++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby

Java
Python
R
Scala

C++
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

wählbarer Replikationsfaktor auf Filesystemebene

keine

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

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

fine grained access rights according to SQL-standard

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

SQL and TimescaleDB. This article takes a closer look into… | by Alibaba Cloud
31. Juli 2019, DataDrivenInvestor

TimescaleDB goes distributed; implements ‘Chunking’ over ‘Sharding’ for scaling-out
22. August 2019, Packt Hub

Decorate your Windows XP with Hyperdesk
30. Juli 2008, CNET

Comparing Different Time-Series Databases
10. Februar 2022, hackernoon.com

The Collective: Customize Your Computer & Your Phone With Star Trek
18. März 2009, TrekMovie

bereitgestellt von Google News

Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

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

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk