DBMS > Elasticsearch vs. mSQL vs. Spark SQL vs. Teradata vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften Elasticsearch vs. mSQL vs. Spark SQL vs. Teradata vs. VoltDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Eine moderne Such- und Analyseplattform basierend auf Apache Lucene

Elasticsearch lets you perform and combine many types of searches such as structured, unstructured, geo, and metric

mSQL (Mini SQL) is a simple and lightweight RDBMS

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

A hybrid cloud data analytics software platform (Teradata Vantage)

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Suchmaschine

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS
Vektor DBMS

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	135,35
Rang	#7	Overall
	#1	Suchmaschinen

Punkte	1,27
Rang	#167	Overall
	#77	Relational DBMS

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

Punkte	45,33
Rang	#21	Overall
	#15	Relational DBMS

Punkte	1,44
Rang	#158	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

www.elastic.co/elasticsearch

hughestech.com.au/products/msql

spark.apache.org/sql

www.teradata.com

www.voltdb.com

Technische Dokumentation

www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

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

docs.teradata.com

docs.voltdb.com

Entwickler

Elastic

Hughes Technologies

Apache Software Foundation

Teradata

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2010

1994

2014

1984

2010

Aktuelle Version

8.6, January 2023

4.4, Oktober 2021

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Teradata Vantage 1.0 MU2, Jänner 2019

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Elastic License

kommerziell

free licenses can be provided

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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

Java

Scala

Java, C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Linux
OS X
Windows

gehostet
Linux

Linux
OS X

for development

Datenschema

schemafrei

Flexible Typdefinitionen, die - sobald definiert - persistent bleiben.

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

nein

Spezielle Join-Indizes für physikalisches 'pre-joining' von Tabellen

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

A subset of ANSI SQL is implemented

no subqueries, aggregate functions, views, foreign keys, triggers

SQL-like DML and DDL statements

SQL 2016 + extensions

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

.NET Client API
HTTP REST
JDBC
JMS Adapter
ODBC
OLE DB

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Groovy
Community Contributed Clients
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby

C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Tcl

Java
Python
R
Scala

C
C++
Cobol
Java (JDBC-ODBC)
Perl
PL/1
Python
R
Ruby

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

UDFs, stored procedures, table functions in parallel

Java

Triggers

Mittels Verwendung des 'Percolation' features

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Hashing

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

ES-Hadoop Connector

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Synchrone dokumentenbasierte Replikation. Write consistency konfigurierbar: one, quorum, all

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

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

Memcached and Redis integration

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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

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2. Januar 2018, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

Elasticsearch moved into the top 10 most popular database management systems
3. Juli 2017, Matthias Gelbmann

MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

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Teradata is the most popular data warehouse DBMS
2. April 2013, Paul Andlinger

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