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Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Spark SQL vs. TimesTen vs. Vitess

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenTimesTen  Xaus Vergleich ausschliessenVitess  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenIn-Memory RDBMS compatible to OracleScalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,25
Rang#312  Overall
#138  Relational DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte1,36
Rang#161  Overall
#75  Relational DBMS
Punkte0,88
Rang#203  Overall
#95  Relational DBMS
Websitewww.esgyn.cnspark.apache.org/­sqlwww.oracle.com/­database/­technologies/­related/­timesten.htmlvitess.io
Technische Dokumentationspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmldocs.oracle.com/­database/­timesten-18.1vitess.io/­docs
EntwicklerEsgynApache Software FoundationOracle, TimesTen Performance Software, HP infooriginally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005The Linux Foundation, PlanetScale
Erscheinungsjahr2015201419982013
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 202311 Release 2 (11.2.2.8.0)15.0.2, December 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0kommerziellOpen Source infoApache Version 2.0, commercial licenses available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++, JavaScalaGo
Server BetriebssystemeLinuxLinux
OS X
Windows
AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows
Docker
Linux
macOS
Datenschemajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaneinjaja
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like DML and DDL statementsjaja infomit proprietären Erweiterungen
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)
ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetJava
Python
R
Scala
C
C++
Java
PL/SQL
Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresJava Stored ProceduresneinPL/SQLja infoproprietäre Syntax
Triggersneinneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingyes, utilizing Spark CorekeineSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-source replication between multi datacenterskeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationEventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinjaja infonicht für MyISAM Storage Engine
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinACIDACID at shard level
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja infoTable Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infoby means of logfiles and checkpointsja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept infokeine Benutzergruppen oder Rollen

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
EsgynDBSpark SQLTimesTenVitess
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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

Simba Technologies(R) Introduces New, Powerful JDBC Driver With SQL Connector for Apache Spark(TM)
17. März 2024, Yahoo Singapore News

bereitgestellt von Google News

PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess
18. Mai 2021, Datanami

PlanetScale grabs YouTube-developed open-source tech, promises Vitess DBaaS with on-the-fly schema changes
18. Mai 2021, The Register

They scaled YouTube -- now they’ll shard everyone with PlanetScale
13. Dezember 2018, TechCrunch

With Vitess 4.0, database vendor matures cloud-native platform
13. November 2019, TechTarget

Massively Scaling MySQL Using Vitess
19. Februar 2019, InfoQ.com

bereitgestellt von Google News



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