DBMS > Drizzle vs. Infobright vs. NSDb vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Drizzle vs. Infobright vs. NSDb vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

MySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.

High performant column-oriented DBMS for analytic workloads using MySQL or PostgreSQL as a frontend

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

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	1,02
Rang	#192	Overall
	#90	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#369	Overall
	#40	Time Series DBMS

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

Website

ignitetech.com/softwarelibrary/infobrightdb

nsdb.io

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

nsdb.io/Architecture

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

Entwickler

Drizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian Aker

Ignite Technologies Inc.; formerly InfoBright Inc.

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2008

2005

2017

2014

Aktuelle Version

7.2.4, September 2012

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GNU GPL

kommerziell

The open source (GPLv2) version did not support inserts/updates/deletes and was discontinued with July 2016

Open Source

Apache Version 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

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

Implementierungssprache

C++

Java, Scala

Scala

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X

Linux
Windows

Linux
macOS

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

Knowledge Grid Technology used instead

all fields are automatically indexed

nein

SQL

Support of SQL

mit propriätären Erweiterungen

SQL-like query language

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

gRPC
HTTP REST
WebSocket

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Java
PHP

.Net
C
C#
C++
D
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Java
Scala

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Hooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual 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 Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Pluggable Authentication Mechanismen

z.B. LDAP, HTTP

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

exploiting MySQL or PostgreSQL frontend capabilities

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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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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1. April 2015, Paul Andlinger

Has MySQL finally lost its mojo?
1. Juli 2013, Matthias Gelbmann

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