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Vergleich der Systemeigenschaften DolphinDB vs. Hive vs. Percona Server for MongoDB vs. Spark SQL vs. Tkrzw

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDolphinDB  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenPercona Server for MongoDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungDolphinDB 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.Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopA drop-in replacement for MongoDB Community Edition with enterprise-grade features.Spark 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 DatenbankmodellTime Series DBMSRelational DBMSDocument StoreRelational DBMSKey-Value Store
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte4,03
Rang#78  Overall
#6  Time Series DBMS
Punkte59,76
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte0,60
Rang#246  Overall
#39  Document Stores
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,07
Rang#372  Overall
#57  Key-Value Stores
Websitewww.dolphindb.comhive.apache.orgwww.percona.com/­mongodb/­software/­percona-server-for-mongodbspark.apache.org/­sqldbmx.net/­tkrzw
Technische Dokumentationdocs.dolphindb.cn/­en/­help200/­index.htmlcwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homedocs.percona.com/­percona-distribution-for-mongodbspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerDolphinDB, IncApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltPerconaApache Software FoundationMikio Hirabayashi
Erscheinungsjahr20182012201520142020
Aktuelle Versionv2.00.4, January 20223.1.3, April 20223.4.10-2.10, November 20173.5.0 ( 2.13), September 20230.9.3, August 2020
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infofree community version availableOpen Source infoApache Version 2Open Source infoGPL Version 2Open 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.
ImplementierungsspracheC++JavaC++ScalaC++
Server BetriebssystemeLinux
Windows
Alle Betriebssysteme mit einer Java VMLinuxLinux
OS X
Windows
Linux
macOS
Datenschemajajaschemafreijaschemafrei
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, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjajajanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageSQL-like DML and DDL statementsneinSQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket
JDBC
ODBC
Thrift
Proprietäres Protokoll basierend auf JSONJDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust
C++
Java
PHP
Python
Actionscript
C
C#
C++
Clojure
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Lua
MatLab
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Scala
Smalltalk
Java
Python
R
Scala
C++
Java
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjaja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce IntegrationJavaScriptneinnein
Triggersneinneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontale PartitionierungShardingShardingyes, utilizing Spark Corekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjafrei wählbarer ReplikationsfaktorSource-Replica Replikationkeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenjaneinneinnein
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 haltenjaja infovia In-Memory Engineneinja infousing specific database classes
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAdministrators, Users, GroupsZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenAccess rights for users and rolesneinnein

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
DolphinDBHivePercona Server for MongoDBSpark SQLTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
DB-Engines Blog Posts

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13. Mai 2013, Paul Andlinger

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