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Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. PouchDB vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenPouchDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionJavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten APISpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument StoreRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,26
Rang#311  Overall
#141  Relational DBMS
Punkte2,70
Rang#114  Overall
#22  Document Stores
Punkte19,56
Rang#34  Overall
#21  Relational DBMS
Websitewww.esgyn.cnpouchdb.comspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationpouchdb.com/­guidesspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerEsgynApache Software FoundationApache Software Foundation
Erscheinungsjahr201520122014
Aktuelle Version7.1.1, Juni 20193.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen SourceOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++, JavaJavaScriptScala
Server BetriebssystemeLinuxServerlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)Linux
OS X
Windows
Datenschemajaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaja infoüber Viewsnein
SQL infoSupport of SQLjaneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
HTTP REST infoonly for PouchDB Server
JavaScript API
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetJavaScriptJava
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresJava Stored ProceduresView Functions in JavaScriptnein
Triggersneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infomit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDByes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-source replication between multi datacentersMulti-Source Replikation infoauch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation infoauch mit CouchDB Datenbanken
keine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja infomittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDBja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardneinnein

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

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Weitere Ressourcen
EsgynDBPouchDBSpark SQL
DB-Engines Blog Posts

New kids on the block: database management systems implemented in JavaScript
1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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7. September 2016, SitePoint

Building an Offline First App with PouchDB — SitePoint
10. März 2014, SitePoint

3 Reasons To Think Offline First
22. März 2017, ibm.com

Create Offline Web Apps Using Service Workers & PouchDB — SitePoint
7. März 2017, SitePoint

Offline-first web and mobile apps: Top frameworks and components
22. Januar 2019, TechBeacon

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Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
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Run Spark SQL on Amazon Athena Spark | AWS Big Data Blog
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1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
23. Dezember 2023, Towards Data Science

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

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

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