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Vergleich der Systemeigenschaften Databend vs. DolphinDB vs. Elasticsearch vs. Spark SQL vs. Tkrzw

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDatabend  Xaus Vergleich ausschliessenDolphinDB  Xaus Vergleich ausschliessenElasticsearch  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAn open-source, elastic, and workload-aware cloud data warehouse designed to meet businesses' massive-scale analytics needs at low cost and with low complexityDolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.Eine moderne Such- und Analyseplattform basierend auf Apache Lucene infoElasticsearch lets you perform and combine many types of searches such as structured, unstructured, geo, and metricSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenA concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSSuchmaschineRelational DBMSKey-Value Store
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMSDocument Store
Spatial DBMS
Vektor DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,34
Rang#283  Overall
#130  Relational DBMS
Punkte4,03
Rang#78  Overall
#6  Time Series DBMS
Punkte132,83
Rang#7  Overall
#1  Suchmaschinen
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,07
Rang#372  Overall
#57  Key-Value Stores
Websitegithub.com/­datafuselabs/­databend
www.databend.com
www.dolphindb.comwww.elastic.co/­elasticsearchspark.apache.org/­sqldbmx.net/­tkrzw
Technische Dokumentationdocs.databend.comdocs.dolphindb.cn/­en/­help200/­index.htmlwww.elastic.co/­guide/­en/­elasticsearch/­reference/­current/­index.htmlspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerDatabend LabsDolphinDB, IncElasticApache Software FoundationMikio Hirabayashi
Erscheinungsjahr20212018201020142020
Aktuelle Version1.0.59, April 2023v2.00.4, January 20228.6, January 20233.5.0 ( 2.13), September 20230.9.3, August 2020
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0kommerziell infofree community version availableOpen Source infoElastic LicenseOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheRustC++JavaScalaC++
Server Betriebssystemegehostet
Linux
macOS
Linux
Windows
Alle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
OS X
Windows
Linux
macOS
Datenschemajajaschemafrei infoFlexible Typdefinitionen, die - sobald definiert - persistent bleiben.jaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajajanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinneinnein
Sekundärindizesneinjaja infoAlle Suchfelder werden automatisch indiziertnein
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like query languageSQL-like query languageSQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere ZugriffskonzepteCLI Client
JDBC
RESTful HTTP API
JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket
Java API
RESTful HTTP/JSON API
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust
C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust
.Net
Groovy
Community Contributed Clients
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
C++
Java
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinjajaneinnein
Triggersneinneinja infoMittels Verwendung des 'Percolation' featuresneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenkeinehorizontale PartitionierungShardingyes, utilizing Spark Corekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeinejajakeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinjaES-Hadoop Connectornein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyEventual Consistency infoSynchrone dokumentenbasierte Replikation. Write consistency konfigurierbar: one, quorum, allImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenjajaneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaMemcached and Redis integrationneinja infousing specific database classes
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleUsers with fine-grained authorization concept, user rolesAdministrators, Users, Groupsneinnein

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen
DatabendDolphinDBElasticsearchSpark SQLTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2017
2. Januar 2018, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

Elasticsearch moved into the top 10 most popular database management systems
3. Juli 2017, Matthias Gelbmann

MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

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24. Januar 2024, TechTarget

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