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

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

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenRockset  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenTrafodion  Xaus Vergleich ausschliessen
Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionA scalable, reliable search and analytics service in the cloud, built on RocksDBSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenTransactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument StoreRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMS
Suchmaschine
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,16
Rang#329  Overall
#146  Relational DBMS
Punkte0,79
Rang#211  Overall
#35  Document Stores
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.esgyn.cnrockset.comspark.apache.org/­sqltrafodion.apache.org
Technische Dokumentationdocs.rockset.comspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmltrafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerEsgynRocksetApache Software FoundationApache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr2015201920142014
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 20232.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++, JavaC++ScalaC++, Java
Server BetriebssystemeLinuxgehostetLinux
OS X
Windows
Linux
Datenschemajaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejadynamic typingjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein infoingestion from XML files supportedneinnein
Sekundärindizesjaall fields are automatically indexedneinja
SQL infoSupport of SQLjaRead-only SQL queries, including JOINsSQL-like DML and DDL statementsja
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
HTTP RESTJDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetGo
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Java
Python
R
Scala
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresJava Stored ProceduresneinneinJava Stored Procedures
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingAutomatic shardingyes, utilizing Spark CoreSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-source replication between multi datacentersjakeineja, durch HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinja infomittels user defined functions und HBase
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardAccess rights for users and organizations can be defined via Rockset consoleneinBenutzer 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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Weitere Ressourcen
EsgynDBRocksetSpark SQLTrafodion
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Rockset Announces 2024 Index Conference, Industry Event for Engineers Building Search, Analytics, and AI ...
18. April 2024, Datanami

Rockset targets cost control with latest database update
31. Januar 2024, TechTarget

Rockset enhances vector search to support cloud-based AI applications at scale
20. November 2023, SiliconANGLE News

Rockset Releases New Instance Class, Gains Momentum as the Search and Analytics Database Built for the Cloud
31. Januar 2024, GlobeNewswire

Real-time analytics database provider aims to cut compute costs by 30%
31. Januar 2024, SDxCentral

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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

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

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

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

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

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

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

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