DBMS > EventStoreDB vs. IBM Db2 vs. MarkLogic vs. Spark SQL vs. SwayDB
Vergleich der Systemeigenschaften EventStoreDB vs. IBM Db2 vs. MarkLogic vs. Spark SQL vs. SwayDB
| Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | EventStoreDB Xaus Vergleich ausschliessen | IBM Db2  formerly named DB2 or IBM Database 2 Xaus Vergleich ausschliessen | MarkLogic Xaus Vergleich ausschliessen | Spark SQL Xaus Vergleich ausschliessen | SwayDB Xaus Vergleich ausschliessen | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kurzbeschreibung | Industrial-strength, open-source database solution built from the ground up for event sourcing. | Weit verbreitetes RDBMS im Großrechnerumfeld (z/OS), zwei unterschiedliche Versionen für Großrechner und Windows/Linux | Operational and transactional Enterprise NoSQL database | Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten | An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primäres Datenbankmodell | Event Store | Relational DBMS Seit Version 10.5 Unterstützung für JSON/BSON Dokumente mit Kompatibilität zu MongoDB | Document Store Native XML DBMS RDF Store ab Version 7Suchmaschine | Relational DBMS | Key-Value Store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sekundäre Datenbankmodelle | Document Store RDF Store in Db2 LUW (Linux, Unix, Windows)Spatial DBMS with Db2 Spatial Extender | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | www.eventstore.com | www.ibm.com/products/db2 | www.progress.com/marklogic | spark.apache.org/sql | swaydb.simer.au | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technische Dokumentation | developers.eventstore.com | www.ibm.com/docs/en/db2 | www.progress.com/marklogic/documentation | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Entwickler | Event Store Limited | IBM | MarkLogic Corp. | Apache Software Foundation | Simer Plaha | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erscheinungsjahr | 2012 | 1983 Version für Großrechner | 2001 | 2014 | 2018 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Aktuelle Version | 21.2, Februar 2021 | 12.1, Oktober 2016 | 11.0, December 2022 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Lizenz Commercial or Open Source | Open Source | kommerziell kostenlose Version verfügbar | kommerziell eingeschränkte kostenlose Version verfügbar | Open Source Apache 2.0 | Open Source GNU Affero GPL V3.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar | nein | nein | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementierungssprache | C und C++ | C++ | Scala | Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server Betriebssysteme | Linux Windows | AIX HP-UX Linux Solaris Windows z/OS | Linux OS X Windows | Linux OS X Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Datenschema | ja | schemafrei Schema kann erzwungen werden | ja | schemafrei | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date | ja | ja | ja | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT | ja | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sekundärindizes | ja | ja | nein | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | ja | ja SQL92 | SQL-like DML and DDL statements | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs und andere Zugriffskonzepte | ADO.NET JDBC JSON style queries Kompatibel zu MongoDBODBC XQuery | Java API Node.js Client API ODBC proprietary Optic API Proprietary Query API, introduced with version 9RESTful HTTP API SPARQL WebDAV XDBC XQuery XSLT | JDBC ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Unterstützte Programmiersprachen | C C# C++ Cobol Delphi Fortran Java Perl PHP Python Ruby Visual Basic | C C# C++ Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Ruby | Java Python R Scala | Java Kotlin Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-seitige Scripts Stored Procedures | ja | ja via XQuery or JavaScript | nein | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | ja | ja | nein | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten | Sharding nur in Windows/Unix/Linux Version | Sharding | yes, utilizing Spark Core | keine | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten | ja mit Zusatztools (MQ, InfoSphere) | ja | keine | keine | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen | nein | ja Ãœber Hadoop Connector, HDFS Direct Access und in-database MapReduce Jobs | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System | Immediate Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Fremdschlüssel referenzielle Integrität | ja | nein | nein | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen | ACID | ACID can act as a resource manager in an XA/JTA transaction | nein | Atomic execution of operations | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen | ja | ja | ja | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Dauerhafte Speicherung der Daten | ja | ja | ja | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten | yes, with Range Indexes | nein | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle | Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard | Rollen-basierte Zugriffskontrolle auf Dokumenten- und Subdokumentenebene | nein | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weitere Informationen bereitgestellt vom SystemherstellerWir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Zugehörige Produkte und DienstleistungenWir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Weitere Ressourcen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| EventStoreDB | IBM Db2 formerly named DB2 or IBM Database 2 | MarkLogic | Spark SQL | SwayDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erwähnungen in aktuellen Nachrichten | SAP and IBM Expand Partnership, Introduce Optimized DB2 Database Use AWS DMS to migrate data from IBM Db2 DPF to an AWS target | Amazon Web Services IBM Collaborates with AWS to Launch a New Cloud Database Offering, Enabling Customers to Optimize Data ... Infotel Returns to IDUG North America 2024 in Charlotte to Showcase Latest Db2 Solutions and Feature Presentation ... Precisely Supports Amazon RDS for Db2 Service with Real-Time Data Integration Capabilities bereitgestellt von Google News | MarkLogic “The NoSQL Database”. In the MarkLogic Query Console, you can… | by Abhay Srivastava | Apr, 2024 Database Platform to Simplify Complex Data | Progress Marklogic AI can make logistics data as valuable as intelligence or operational data for mission success Seven Quick Steps to Setting Up MarkLogic Server in Kubernetes Intelligence for multi-domain warfighters can now be sourced from logistics operations bereitgestellt von Google News | Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote Simba Technologies(R) Introduces New, Powerful JDBC Driver With SQL Connector for Apache Spark(TM) bereitgestellt von Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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