DBMS > Databend vs. KairosDB vs. Oracle Rdb vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Databend vs. KairosDB vs. Oracle Rdb vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An open-source, elastic, and workload-aware cloud data warehouse designed to meet businesses' massive-scale analytics needs at low cost and with low complexity

Verteiltes Time Series DBMS basierend auf Cassandra

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	0,34
Rang	#283	Overall
	#130	Relational DBMS

Punkte	0,67
Rang	#233	Overall
	#20	Time Series DBMS

Punkte	1,14
Rang	#178	Overall
	#80	Relational DBMS

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

Website

github.com/datafuselabs/databend
www.databend.com

github.com/kairosdb/kairosdb

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb.html

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

docs.databend.com

kairosdb.github.io

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb-doc.html

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

Entwickler

Databend Labs

Oracle, originally developed by Digital Equipment Corporation (DEC)

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2021

2013

1984

2014

Aktuelle Version

1.0.59, April 2023

1.2.2, November 2018

7.4.1.1, 2021

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 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

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Rust

Java

Scala

Server Betriebssysteme

gehostet
Linux
macOS

Linux
OS X
Windows

HP Open VMS

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

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

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
JDBC
RESTful HTTP API

Graphite protocol
HTTP REST
Telnet API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

basierend auf Cassandra

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

yes, on a single node

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

Users with fine-grained authorization concept, user roles

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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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