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DBMS > FatDB vs. IBM Db2 Event Store vs. Spark SQL vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. IBM Db2 Event Store vs. Spark SQL vs. Yaacomo

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenIBM Db2 Event Store  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenYaacomo  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking
KurzbeschreibungEin .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.Distributed Event Store optimized for Internet of Things use casesSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenOpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Event Store
Time Series DBMS
Relational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,19
Rang#323  Overall
#2  Event Stores
#28  Time Series DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.ibm.com/­products/­db2-event-storespark.apache.org/­sqlyaacomo.com
Technische Dokumentationwww.ibm.com/­docs/­en/­db2-event-storespark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerFatCloudIBMApache Software FoundationQ2WEB GmbH
Erscheinungsjahr2012201720142009
Aktuelle Version2.03.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziellkommerziell infofree developer edition availableOpen Source infoApache 2.0kommerziell
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#C und C++Scala
Server BetriebssystemeWindowsLinux infoLinux, macOS, Windows for the developer additionLinux
OS X
Windows
Android
Linux
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, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaneinneinja
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL Serverja infothrough the embedded Spark runtimeSQL-like DML and DDL statementsja
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber Applikationenjanein
Triggersja infoÃœber Applikationenneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingyes, utilizing Spark Corehorizontale Partitionierung
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorActive-active shard replicationkeineSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Eventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten DatenmanipulationenjaNo - written data is immutablejaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der DatenjaYes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storagejaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
FatDBIBM Db2 Event StoreSpark SQLYaacomo
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26. Februar 2019, biplatform.nl

Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning
25. Juli 2019, ibm.com

IBM Builds New Ultra-Fast Platform for Hoovering Up and Analyzing Data from Anywhere
31. Mai 2018, Data Center Knowledge

How IBM Is Turning Db2 into an 'AI Database'
3. Juni 2019, Datanami

Best cloud databases of 2022
4. Oktober 2022, ITPro

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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

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

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

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

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