DBMS > DolphinDB vs. DuckDB vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Spark SQL vs. Tkrzw
Vergleich der Systemeigenschaften DolphinDB vs. DuckDB vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Spark SQL vs. Tkrzw
| Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | DolphinDB Xaus Vergleich ausschliessen | DuckDB Xaus Vergleich ausschliessen | Microsoft Azure Table Storage Xaus Vergleich ausschliessen | Spark SQL Xaus Vergleich ausschliessen | Tkrzw  Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet Xaus Vergleich ausschliessen | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kurzbeschreibung | DolphinDB 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. | An embeddable, in-process, column-oriented SQL OLAP RDBMS | A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets | Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten | A 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 Datenbankmodell | Time Series DBMS | Relational DBMS | Wide Column Store | Relational DBMS | Key-Value Store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sekundäre Datenbankmodelle | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | www.dolphindb.com | duckdb.org | azure.microsoft.com/en-us/services/storage/tables | spark.apache.org/sql | dbmx.net/tkrzw | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technische Dokumentation | docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html | duckdb.org/docs | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Entwickler | DolphinDB, Inc | Microsoft | Apache Software Foundation | Mikio Hirabayashi | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erscheinungsjahr | 2018 | 2018 | 2012 | 2014 | 2020 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Aktuelle Version | v2.00.4, January 2022 | 1.0.0, Juni 2024 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | 0.9.3, August 2020 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Lizenz Commercial or Open Source | kommerziell free community version available | Open Source MIT License | kommerziell | Open Source Apache 2.0 | Open Source Apache Version 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar | nein | nein | ja | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementierungssprache | C++ | C++ | Scala | C++ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server Betriebssysteme | Linux Windows | serverlos | gehostet | Linux OS X Windows | Linux macOS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Datenschema | ja | ja | schemafrei | ja | schemafrei | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date | ja | ja | ja | ja | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT | nein | nein | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sekundärindizes | ja | ja | nein | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | SQL-like query language | ja | nein | SQL-like DML and DDL statements | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs und andere Zugriffskonzepte | JDBC JSON over HTTP Kafka MQTT (Message Queue Telemetry Transport) ODBC OPC DA OPC UA RabbitMQ WebSocket | Arrow Database Connectivity (ADBC) CLI Client JDBC ODBC | RESTful HTTP API | JDBC ODBC | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Unterstützte Programmiersprachen | C# C++ Go Java JavaScript MatLab Python R Rust | C C# 3rd party driverC++ Crystal 3rd party driverGo 3rd party driverJava Lisp 3rd party driverPython R Ruby 3rd party driverRust Swift Zig 3rd party driver | .Net C# C++ Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby | Java Python R Scala | C++ Java Python Ruby | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-seitige Scripts Stored Procedures | ja | nein | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | nein | nein | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten | horizontale Partitionierung | keine | Sharding Implicit feature of the cloud service | yes, utilizing Spark Core | keine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten | ja | keine | ja implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | keine | keine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen | ja | nein | nein | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Fremdschlüssel referenzielle Integrität | nein | nein | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen | ja | ACID | optimistic Locking | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen | ja | yes, multi-version concurrency control (MVCC) | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Dauerhafte Speicherung der Daten | ja | ja | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten | ja | ja | nein | nein | ja using specific database classes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle | Administrators, Users, Groups | nein | Access rights based on private key authentication or shared access signatures | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weitere Informationen bereitgestellt vom SystemherstellerWir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Zugehörige Produkte und DienstleistungenWir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Weitere Ressourcen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DolphinDB | DuckDB | Microsoft Azure Table Storage | Spark SQL | Tkrzw Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erwähnungen in aktuellen Nachrichten | MotherDuck Announces General Availability; Brings Simplicity and Power of DuckDB in a Serverless Data Warehouse DuckDB: The tiny but powerful analytics database DuckDB promises greater stability with 1.0 release DuckDB: In-Process Python Analytics for Not-Quite-Big Data My First Billion (of Rows) in DuckDB | by João Pedro | May, 2024 bereitgestellt von Google News | Working with Azure to Use and Manage Data Lakes How to use Azure Table storage in .Net How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB Inside Azure File Storage How to write data to Azure Table Store with an Azure Function bereitgestellt von Google News | Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming Simba Technologies(R) Introduces New, Powerful JDBC Driver With SQL Connector for Apache Spark(TM) bereitgestellt von Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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