DBMS > EsgynDB vs. Oracle Coherence vs. Spark SQL vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Oracle Coherence vs. Spark SQL vs. Trafodion

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

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

Oracles in-memory data grid solution

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

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

Relational DBMS

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

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

Punkte	1,92
Rang	#130	Overall
	#22	Key-Value Stores

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

Website

www.esgyn.cn

www.oracle.com/java/coherence

spark.apache.org/sql

trafodion.apache.org

Technische Dokumentation

docs.oracle.com/en/middleware/standalone/coherence

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

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Esgyn

Oracle

Apache Software Foundation

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2015

2007

2014

Aktuelle Version

14.1, August 2023

3.5.0 ( 2.13), September 2023

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 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

Java

Scala

C++, Java

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

JCache
JPA
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
C++
Java

Java
Python
R
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Live Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

ja, mit wählbarer Konsistenz

keine

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

konfigurierbar

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optionally

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

authentification to access the cache via certificates or http basic authentication

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Microservices with Major New Coherence and Helidon Releases
9. August 2022, Oracle

Nike achieves scalability and performance with Oracle Coherence & Exadata
20. Dezember 2012, Oracle

Oracle releases free open source Oracle Coherence community edition
28. Juni 2020, iTWire

New solutions for Oracle WebLogic on Azure Virtual Machines
1. April 2021, Microsoft

Oracle launches Oracle Banking Cloud Services - ThePaypers
8. Februar 2023, The Paypers

bereitgestellt von Google News

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

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

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

bereitgestellt von Google News

Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

An Open Source Tour de Force at Apache: Big Data 2016
11. Mai 2016, Datanami

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

HP Throws Trafodion Hat into OLTP Hadoop Ring
14. Juli 2014, Datanami

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk