DBMS > Datomic vs. MonetDB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Datomic vs. MonetDB vs. Spark SQL

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Name

Kurzbeschreibung

DBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der Daten

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	1,59
Rang	#150	Overall
	#69	Relational DBMS

Punkte	1,72
Rang	#145	Overall
	#67	Relational DBMS

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

www.datomic.com

www.monetdb.org

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

docs.datomic.com

www.monetdb.org/Documentation

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

Entwickler

Cognitect

MonetDB BV

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2012

2004

2014

Aktuelle Version

1.0.6735, Juni 2023

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Edition gratis

Open Source

Mozilla Public License 2.0

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

Java, Clojure

Scala

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

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 2003 mit einigen Erweiterungen

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java

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

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transaction Functions

yes, in SQL, C, R

nein

Triggers

By using transaction functions

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

Sharding via remote tables

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

keine

Source-replica replication available in experimental status

keine

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

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

recommended only for testing and development

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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