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DBMS > FatDB vs. Google BigQuery vs. Spark SQL vs. TimescaleDB

Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. Google BigQuery vs. Spark SQL vs. TimescaleDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle BigQuery  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenTimescaleDB  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.
KurzbeschreibungEin .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.Large scale data warehouse service with append-only tablesSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenA time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Relational DBMSRelational DBMSTime Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte61,90
Rang#19  Overall
#13  Relational DBMS
Punkte19,15
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte4,87
Rang#74  Overall
#4  Time Series DBMS
Websitecloud.google.com/­bigqueryspark.apache.org/­sqlwww.timescale.com
Technische Dokumentationcloud.google.com/­bigquery/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmldocs.timescale.com
EntwicklerFatCloudGoogleApache Software FoundationTimescale
Erscheinungsjahr2012201020142017
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 20232.13.0, November 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC#ScalaC
Server BetriebssystemeWindowsgehostetLinux
OS X
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreijajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinja
Sekundärindizesjaneinneinja
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL ServerjaSQL-like DML and DDL statementsja infofull PostgreSQL SQL syntax
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
RESTful HTTP/JSON APIJDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
Unterstützte ProgrammiersprachenC#.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
.Net
C
C++
Delphi
Java infoJDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber Applikationenbenutzerdefinierte Funktionen infoin JavaScriptneinbenutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell
Triggersja infoÃœber Applikationenneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineyes, utilizing Spark Coreyes, across time and space (hash partitioning) attributes
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorkeineSource-Replica Replikation info
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinnein infoWeil zur Abfrage von Daten gedachtneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenZugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene infoGoogle Cloud Identity & Access Management (IAM)neinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen
FatDBGoogle BigQuerySpark SQLTimescaleDB
DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023
2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

Snowflake is the DBMS of the Year 2022, defending the title from last year
3. Januar 2023, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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Hightouch Announces $38M in Funding and Launches New Customer 360 Toolkit
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Benefits of a Hybrid Data Lake. How to combine a Data Warehouse with a… | by Christianlauer
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Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
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What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
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Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
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TimescaleDB Is a Vector Database Now, Too
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