DBMS > EXASOL vs. Spark SQL vs. STSdb vs. SwayDB vs. YottaDB

Vergleich der Systemeigenschaften EXASOL vs. Spark SQL vs. STSdb vs. SwayDB vs. YottaDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

High-performance, in-memory, MPP database specifically designed for in-memory analytics.

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

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

A fast and solid embedded Key-value store

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

using the Octo plugin

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

Punkte	1,99
Rang	#124	Overall
	#58	Relational DBMS

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

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Punkte	0,20
Rang	#317	Overall
	#47	Key-Value Stores

Website

www.exasol.com

spark.apache.org/sql

github.com/STSSoft/STSdb4

swaydb.simer.au

yottadb.com

Technische Dokumentation

www.exasol.com/resources

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

yottadb.com/resources/documentation

Entwickler

Exasol

Apache Software Foundation

STS Soft SC

Simer Plaha

YottaDB, LLC

Erscheinungsjahr

2000

2014

2011

2018

2001

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

Open Source

AGPL 3.0

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

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Windows

Docker
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

nein

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

SQL-like DML and DDL statements

nein

by using the Octo plugin

APIs und andere Zugriffskonzepte

.Net
JDBC
ODBC
WebSocket

JDBC
ODBC

.NET Client API

PostgreSQL wire protocol

using the Octo plugin
Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Lua
Python
R

Java
Python
R
Scala

C#
Java

Java
Kotlin
Scala

C
Go
JavaScript (Node.js)
Lua
M
Perl
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Hadoop integration

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

Atomic execution of operations

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

nein

Benutzer und Gruppen basierend auf Betriebssystem-Security

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Mathias Golombek, Chief Technology Officer of Exasol – Interview Series
21. Mai 2024, Unite.AI

Exasol Finds AI Underinvestment Leads to Business Failure, But Data Challenges Stall Rapid Adoption
14. Mai 2024, insideBIGDATA

It's Back to the Database Future for Exasol CEO Tewes
26. Oktober 2023, Datanami

Exasol gets jolt of AI with Espresso suite of capabilities
26. Februar 2024, TechTarget

Exasol Unveils New Suite of AI Tools to Turbocharge Enterprise Data Analytics
21. Februar 2024, businesswire.com

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Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

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

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

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