DBMS > Cubrid vs. Spark SQL vs. Valentina Server vs. YDB

Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. Spark SQL vs. Valentina Server vs. YDB

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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

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

Object-relational database and reports server

A distributed fault-tolerant database service, with high availability, scalability, immediate consistency and ACID transactions and providing an Amazon DynamoDB compatible API

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Relational DBMS

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	0,17
Rang	#327	Overall
	#145	Relational DBMS

Punkte	0,35
Rang	#278	Overall
	#43	Document Stores
	#127	Relational DBMS

Website

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

spark.apache.org/sql

www.valentina-db.net

github.com/ydb-platform/ydb
ydb.tech

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

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

valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php

ydb.tech/en/docs

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Apache Software Foundation

Paradigma Software

Yandex

Erscheinungsjahr

2008

2014

1999

2019

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

3.5.0 ( 2.13), September 2023

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0; commercial license available

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

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

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

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language (YQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

JDBC
ODBC

ODBC

RESTful HTTP API (DynamoDB compatible)

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
Python
R
Scala

.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET

Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python

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

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

Active-passive shard replication

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

ACID

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights defined for Yandex Cloud users

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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