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

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

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEventStoreDB  Xaus Vergleich ausschliessengStore  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSTSdb  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungIndustrial-strength, open-source database solution built from the ground up for event sourcing.A native Graph DBMS to store and maintain very large RDF datasets.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenKey-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode infoOptimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie
Primäres DatenbankmodellEvent StoreGraph DBMS
RDF Store
Relational DBMSKey-Value Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,10
Rang#179  Overall
#1  Event Stores
Punkte0,04
Rang#359  Overall
#37  Graph DBMS
#18  RDF Stores
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,04
Rang#360  Overall
#52  Key-Value Stores
Websitewww.eventstore.comen.gstore.cnspark.apache.org/­sqlgithub.com/­STSSoft/­STSdb4
Technische Dokumentationdevelopers.eventstore.comen.gstore.cn/­#/­enDocsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerEvent Store LimitedApache Software FoundationSTS Soft SC
Erscheinungsjahr2012201620142011
Aktuelle Version21.2, Februar 20211.2, November 20233.5.0 ( 2.13), September 20234.0.8, September 2015
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen SourceOpen Source infoBSDOpen Source infoApache 2.0Open Source infoGPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar
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++ScalaC#
Server BetriebssystemeLinux
Windows
LinuxLinux
OS X
Windows
Windows
Datenschemaschema-free and OWL/RDFS-schema supportjaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja infoPrimitive Typen und benutzerdefinierte Klassen
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesneinnein
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP API
SPARQL 1.1
JDBC
ODBC
.NET Client API
Unterstützte ProgrammiersprachenC++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Java
Python
R
Scala
C#
Java
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjaneinnein
Triggersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenyes, utilizing Spark Corekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinnein
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenjaneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleUsers, roles and permissions, Role-Based Access Control (RBAC) supportedneinnein

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
EventStoreDBgStoreSpark SQLSTSdb
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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

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24. Januar 2024, Towards Data Science

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18. Oktober 2023, AWS Blog

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