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Vergleich der Systemeigenschaften Faircom EDGE vs. Spark SQL

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Unsere Besucher vergleichen Faircom EDGE und Spark SQL oft mit Solr, Neo4j und PostgreSQL.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

FairCom EDGE is an Industry 4.0 solution built to integrate, collect, aggregate and synchronize mission-critical data in edge computing environments

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,03
Rang	#380	Overall
	#59	Key-Value Stores
	#157	Relational DBMS

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

Website

www.faircom.com/products/faircom-edge

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

docs.faircom.com/docs/en/UUID-23d4f1fd-d213-f6d5-b92e-9b7475baa14e.html

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

Entwickler

FairCom Corporation

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

1979

2014

Aktuelle Version

V3, Oktober 2020

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Restricted, free version available

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++

Scala

Server Betriebssysteme

Android
Linux

ARM, x86
Raspbian
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types

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

ANSI SQL queries

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
Direct SQL
IoT Microservice layer
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
JavaScript
PHP
Python
VB.Net

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

.Net, JavaScript, C/C++

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

File partitioning

Customizable business rules for partitioning

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Synchronous and asynchronous realtime replication based on transaction logs

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency
Tunable Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

when using SQL

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

across SQL and NoSQL

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Fine grained user, group and file access rights managed across SQL (per ANSI standard) and NoSQL.

nein

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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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