DBMS > EventStoreDB vs. Linter vs. Spark SQL vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften EventStoreDB vs. Linter vs. Spark SQL vs. STSdb

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Name

Kurzbeschreibung

Industrial-strength, open-source database solution built from the ground up for event sourcing.

RDBMS for high security requirements

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

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Event Store

Relational DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	1,14
Rang	#181	Overall
	#1	Event Stores

Punkte	0,10
Rang	#350	Overall
	#153	Relational DBMS

Punkte	19,15
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,06
Rang	#365	Overall
	#55	Key-Value Stores

Website

www.eventstore.com

linter.ru

spark.apache.org/sql

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

developers.eventstore.com

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

Entwickler

Event Store Limited

relex.ru

Apache Software Foundation

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2012

1990

2014

2011

Aktuelle Version

21.2, Februar 2021

3.5.0 ( 2.13), September 2023

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

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 und C++

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

Linux
OS X
Windows

Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

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

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

JDBC
ODBC

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

Java
Python
R
Scala

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

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

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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

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3. April 2024, InfoWorld

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23. Dezember 2023, Towards Data Science

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18. Oktober 2023, AWS Blog

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