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DBMS > DolphinDB vs. Riak KV vs. RocksDB vs. Spark SQL vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften DolphinDB vs. Riak KV vs. RocksDB vs. Spark SQL vs. Tkrzw

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDolphinDB  Xaus Vergleich ausschliessenRiak KV  Xaus Vergleich ausschliessenRocksDB  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.Verteilter, fehlertoleranter Key-Value StoreEmbeddable persistent key-value store optimized for fast storage (flash and RAM)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 DBMSKey-Value Store infomit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von SekundärindizesKey-Value 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
Punkte4,01
Rang#79  Overall
#9  Key-Value Stores
Punkte3,41
Rang#86  Overall
#11  Key-Value Stores
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,07
Rang#372  Overall
#57  Key-Value Stores
Websitewww.dolphindb.comrocksdb.orgspark.apache.org/­sqldbmx.net/­tkrzw
Technische Dokumentationdocs.dolphindb.cn/­en/­help200/­index.htmlwww.tiot.jp/­riak-docs/­riak/­kv/­latestgithub.com/­facebook/­rocksdb/­wikispark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerDolphinDB, IncOpenSource, formerly Basho TechnologiesFacebook, Inc.Apache Software FoundationMikio Hirabayashi
Erscheinungsjahr20182009201320142020
Aktuelle Versionv2.00.4, January 20223.2.0, Dezember 20229.2.1, Mai 20243.5.0 ( 2.13), September 20230.9.3, August 2020
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infofree community version availableOpen Source infoApache Version 2, kommerzielle Enterprise EditionOpen Source infoBSDOpen 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++ErlangC++ScalaC++
Server BetriebssystemeLinux
Windows
Linux
OS X
LinuxLinux
OS X
Windows
Linux
macOS
Datenschemajaschemafreischemafreijaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinneinjanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinneinnein
Sekundärindizesjaeingeschränktneinnein
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageneinneinSQL-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
HTTP API
Native Erlang Interface
C++ API
Java API
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust
C infoinoffizielle Client Library
C#
C++ infoinoffizielle Client Library
Clojure infoinoffizielle Client Library
Dart infoinoffizielle Client Library
Erlang
Go infoinoffizielle Client Library
Groovy infoinoffizielle Client Library
Haskell infoinoffizielle Client Library
Java
JavaScript infoinoffizielle Client Library
Lisp infoinoffizielle Client Library
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala infoinoffizielle Client Library
Smalltalk infoinoffizielle Client Library
C
C++
Go
Java
Perl
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
C++
Java
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresjaErlangneinneinnein
Triggersneinja infoPre-Commit Hooks und Post-Commit Hooksneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontale PartitionierungSharding infokein "single point of failure"horizontal partitioningyes, utilizing Spark Corekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjafrei wählbarer Replikationsfaktorjakeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjajaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein infoes können Links zwischen Datensätzen gespeichert werdenneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenjaneinjanein
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 haltenjajaneinja infousing specific database classes
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAdministrators, Users, Groupsyes, using Riak Securityneinneinnein

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
DrittanbieterSpeedb: A high performance RocksDB-compliant key-value store optimized for write-intensive workloads.
» mehr

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

Weitere Ressourcen
DolphinDBRiak KVRocksDBSpark SQLTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
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12. September 2017, ComputerWeekly.com

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A Critique of Resizable Hash Tables: Riak Core & Random Slicing
26. August 2018, InfoQ.com

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15. September 2014, Data Center Knowledge

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31. August 2022, The Next Platform

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What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

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