DBMS > Cubrid vs. LevelDB vs. SiteWhere vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. LevelDB vs. SiteWhere 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

Embeddable fast key-value storage library that provides an ordered mapping from string keys to string values

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

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

Primäres Datenbankmodell

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

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

Punkte	2,35
Rang	#111	Overall
	#19	Key-Value Stores

Punkte	0,06
Rang	#356	Overall
	#35	Time Series DBMS

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

Website

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

github.com/google/leveldb

github.com/sitewhere/sitewhere

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

github.com/google/leveldb/blob/main/doc/index.md

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

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

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Google

SiteWhere

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2008

2011

2010

2014

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

1.23, Februar 2021

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

BSD

Open Source

Common Public Attribution License Version 1.0

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

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Database as a Service

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Implementierungssprache

C, C++, Java

C++

Java

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Illumos
Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

vordefiniertes Schema

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

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

HTTP REST

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

C++
Go
Java

3rd party binding
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Python

3rd party binding

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

basierend auf HBase

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

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

with automatic compression on writes

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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