DBMS > DataFS vs. JaguarDB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften DataFS vs. JaguarDB vs. Spark SQL

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Name

Kurzbeschreibung

All data is stored inside objects which are linked by so-called link attributes. Objects consist of classes which can be extended and de-extended at runtime. Graphs can be defined with a struct.

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

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

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Key-Value Store
Vektor DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS

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

Punkte	0,09
Rang	#360	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Punkte	0,06
Rang	#381	Overall
	#59	Key-Value Stores
	#14	Vektor DBMS

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

newdatabase.com

www.jaguardb.com

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

dev.mobiland.com/Overview.xsp

www.jaguardb.com/support.html

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

Entwickler

Mobiland AG

DataJaguar, Inc.

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2018

2015

2014

Aktuelle Version

1.1.263, October 2022

3.3 July 2023

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPL V3.0

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++

the server part. Clients available in other languages

Scala

Server Betriebssysteme

Windows

Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Classes, Structs, and Lists are written in proprietary DataTypeDefinitionLanguage (.dtdl) and Objects consisting of those are written in proprietary DataAccessDefinitionLanguage (.dadl)

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

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
Proprietary client DLL
WinRT client

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
VB.Net

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

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

no, except callback-events from server when changes happened

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Proprietary Sharding system

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual 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

Windows-Profile

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

nein

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

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Weitere Ressourcen

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