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

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

Spatial extension of SQLite

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

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

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

Punkte	1,63
Rang	#146	Overall
	#3	Spatial DBMS

Website

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

Technische Dokumentation

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

docs.siridb.com

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

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

Entwickler

Esgyn

SADAS s.r.l.

Cesbit

Apache Software Foundation

Alessandro Furieri

Erscheinungsjahr

2015

2006

2017

2014

2008

Aktuelle Version

8.0

3.5.0 ( 2.13), September 2023

5.0.0, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 2.0

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

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

C++

Scala

C++

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
Linux
Windows

Linux

Linux
OS X
Windows

serverlos

Datenschema

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.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

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Sharding

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

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

managed by 'Learn by Usage'

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

DB-Engines Blog Posts

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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24. Januar 2024, Towards Data Science

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