DBMS > EsgynDB vs. Hazelcast vs. Sadas Engine vs. SiriDB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Hazelcast vs. Sadas Engine vs. SiriDB vs. Spark SQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

A widely adopted in-memory data grid

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

Open Source Time Series DBMS

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

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

JSON support with IMDG 3.12

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

Punkte	0,25
Rang	#312	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	5,46
Rang	#61	Overall
	#7	Key-Value Stores

Punkte	0,07
Rang	#373	Overall
	#157	Relational DBMS

Punkte	0,07
Rang	#378	Overall
	#42	Time Series DBMS

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

Website

Technische Dokumentation

hazelcast.org/imdg/docs

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

docs.siridb.com

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

Entwickler

Esgyn

Hazelcast

SADAS s.r.l.

Cesbit

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2015

2008

2006

2017

2014

Aktuelle Version

5.3.6, November 2023

8.0

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available

kommerziell

free trial version available

Open Source

MIT License

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

Java

C++

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

AIX
Linux
Windows

Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data

XML Unterstützung

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

nein

the object must implement a serialization strategy

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

JCache
JPA
Memcached Protokoll
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
C#
C++
Clojure
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Scala

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

Event Listeners, Executor Services

nein

Triggers

nein

Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Replicated Map

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency selectable by user

Raft Consensus Algorithm

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

one or two-phase-commit; repeatable reads; read commited

nein

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

managed by 'Learn by Usage'

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Role-based access control

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

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

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

Hazelcast Weaves Wider Logic Threads Through The Data Fabric
7. März 2024, Forbes

Hazelcast 5.4 real time data processing platform boosts AI and consistency
17. April 2024, VentureBeat

Hazelcast Showcases Real-Time Data Platform at 2024 Gartner Summit
15. Mai 2024, Datanami

Real-Time Data Platform Hazelcast Introduces New Chief Technology Officer Adrian Soars
7. November 2023, Finovate

Hazelcast Versus Redis: A Practical Comparison
4. Januar 2024, Database Trends and Applications

bereitgestellt von Google News

Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming
1. Juni 2024, Towards Data Science

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, 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

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

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