DBMS > Cubrid vs. OushuDB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. OushuDB 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 data warehouse powered by Apache HAWQ supporting descriptive analysis and advanced machine learning

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

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

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

Punkte	0,09
Rang	#357	Overall
	#154	Relational DBMS

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

Website

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

www.oushu.com/product/oushuDB

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

www.oushu.com/documentation

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

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Oushu

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2008

2014

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

4.0.1, August 2020

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C, C++, Java

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux

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

Full-featured ANSI SQL support

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

C
C++

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

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Hadoop integration

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

Kerberos, SSL and role based access

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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