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Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. RRDtool 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

Industry standard data logging and graphing tool for time series data. RRD is an acronym for round-robin database.

The data is stored in a circular buffer, thus the system storage footprint remains constant over time.

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

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

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

Punkte	2,14
Rang	#124	Overall
	#10	Time Series DBMS

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

Website

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

oss.oetiker.ch/rrdtool

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

oss.oetiker.ch/rrdtool/doc

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

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Tobias Oetiker

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2008

1999

2014

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

1.8.0, 2022

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPL V2 and FLOSS

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

Implementations in Java (e.g. RRD4J) and C# available

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

HP-UX
Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Exporting into and restoring from XML files possible

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

In-process Library
Pipes

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

with librrd library
C#

with a different implementation of RRDTool
Java

with a different implementation of RRDTool
JavaScript (Node.js)

with a different implementation of RRDTool
Lua
Perl
PHP

with a wrapper library
Python
Ruby

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

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

by using the rrdcached daemon

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

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Weitere Ressourcen

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4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

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