DBMS > EsgynDB vs. FoundationDB vs. Spark SQL vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. FoundationDB vs. Spark SQL vs. Yaacomo

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Created as commercial project in 2013, FoundationDB has been acquired by Apple in March 2015 and was withdrawn from the market. As a consequence, the product was removed from the DB-Engines ranking. In April 2018, Apple open-sourced FoundationDB and it therefore reappears in the ranking.

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Sortierter Key-Value Store. Core features werden durch layers ergänzt.

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

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Unterstützt durch speziellen Layer
Key-Value Store
Relational DBMS

Unterstützt durch speziellen SQL-Layer

Relational DBMS

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

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	1,03
Rang	#190	Overall
	#31	Document Stores
	#28	Key-Value Stores
	#89	Relational DBMS

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

Website

www.esgyn.cn

github.com/apple/foundationdb

spark.apache.org/sql

yaacomo.com

Technische Dokumentation

apple.github.io/foundationdb

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

Entwickler

Esgyn

FoundationDB

Apache Software Foundation

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2015

2013

2014

2009

Aktuelle Version

6.2.28, November 2020

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

C++

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Windows

Android
Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Einige Layers unterstützen Schemata

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Einige Layers unterstützen Typen

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

nur in speziellem SQL-Layer

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
C
C++
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python
Ruby
Swift

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nur im SQL-layer

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

yes, utilizing Spark Core

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Linearizable consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nur im SQL-layer

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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13. Februar 2024, SiliconANGLE News

Antithesis raises $47M to launch an automated testing platform for software
13. Februar 2024, TechCrunch

Deno adds scaleable messaging with new Queues feature, sparks debate about proprietary services • DEVCLASS
28. September 2023, DevClass

IBM Cloudant pulls plan to fund new foundational layer for CouchDB
15. März 2022, The Register

FoundationDB, a very interesting NoSQL database owned by Apple, is now an open-source project
19. April 2018, GeekWire

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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

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3. April 2024, InfoWorld

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

1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
23. Dezember 2023, Towards Data Science

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18. Oktober 2023, AWS Blog

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