DBMS > Faircom DB vs. LevelDB vs. Riak KV vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Faircom DB vs. LevelDB vs. Riak KV vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs.

Embeddable fast key-value storage library that provides an ordered mapping from string keys to string values

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Relational DBMS

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

Punkte	0,20
Rang	#318	Overall
	#48	Key-Value Stores
	#141	Relational DBMS

Punkte	2,35
Rang	#111	Overall
	#19	Key-Value Stores

Punkte	4,10
Rang	#82	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

www.faircom.com/products/faircom-db

github.com/google/leveldb

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html

github.com/google/leveldb/blob/main/doc/index.md

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

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

Entwickler

FairCom Corporation

Google

OpenSource, formerly Basho Technologies

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

1979

2011

2009

2014

Aktuelle Version

V12, November 2020

1.23, Februar 2021

3.2.0, Dezember 2022

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Restricted, free version available

Open Source

BSD

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

Open Source

Apache 2.0

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

ANSI C, C++

C++

Erlang

Scala

Server Betriebssysteme

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OS X
QNX
SCO
Solaris
VxWorks
Windows

easily portable to other OSs

Illumos
Linux
OS X
Windows

Linux
OS X

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schema free, schema optional, schema required, partial schema,

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types, JSON, typed binary structures

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

nein

SQL

Support of SQL

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
Direct SQL
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP/JSON API
RESTful MQTT/JSON API
RPC

HTTP API
Native Erlang Interface

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js and browser)
PHP
Python
Visual Basic

C++
Go
Java

3rd party binding
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Python

3rd party binding

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

.Net, JavaScript, C/C++

nein

Erlang

nein

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

keine

Sharding

kein "single point of failure"

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution).

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency
Tunable consistency per server, database, table, and transaction

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

tunable from ACID to Eventually Consistent

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory

with automatic compression on writes

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files

nein

yes, using Riak Security

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

FairCom kicks off new era of database technology USA - English
10. November 2020, PR Newswire

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LevelDB in Ruby — SitePoint
22. Oktober 2014, SitePoint

Pliops unveils XDP-Rocks for RocksDB – Blocks and Files
19. Oktober 2022, Blocks & Files

Microsoft Teams stores auth tokens as cleartext in Windows, Linux, Macs
14. September 2022, BleepingComputer

XanMod, Liquorix Kernels Offer Some Advantages On AMD Ryzen 5 Notebook
26. Juli 2021, Phoronix

RocksDB - Facebook's Database Now Open Source
21. November 2013, iProgrammer

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Basho Revamps Riak Open-Source Database
22. September 2023, InformationWeek

Basho, Maker of Riak NoSQL Database, Raises $25M
13. Januar 2015, Data Center Knowledge

A Critique of Resizable Hash Tables: Riak Core & Random Slicing
26. August 2018, InfoQ.com

Riak NoSQL snapped up by Bet365
12. September 2017, ComputerWeekly.com

Basho distributes Riak to more customers - DCD
28. November 2013, DatacenterDynamics

bereitgestellt von Google News

Feature Engineering for Time-Series Using PySpark on Databricks
15. Mai 2024, Towards Data Science

Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

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1. April 2024, Simplilearn

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

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