DBMS > EsgynDB vs. Realm vs. Spark SQL vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Realm vs. Spark SQL vs. Trafodion

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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

A DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core Data

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

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Relational DBMS

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

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

Punkte	7,60
Rang	#52	Overall
	#9	Document Stores

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

Website

Technische Dokumentation

realm.io/docs

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

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Esgyn

Realm, acquired by MongoDB in May 2019

Apache Software Foundation

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2015

2014

Aktuelle Version

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

Scala

C++, Java

Server Betriebssysteme

Linux

Android
Backend: serverlos
iOS
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux

Datenschema

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

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
Java

with Android only
Objective-C
React Native
Swift

Java
Python
R
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

runs within the applications so server-side scripts are unnecessary

nein

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Change Listeners

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

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

In-Memory realm

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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