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Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. PlanetScale vs. Spark SQL vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenPlanetScale  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenXTDB infoformerly named Crux  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.Scalable, distributed, serverless MySQL database platform built on top of VitessSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenA general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Relational DBMSRelational DBMSDocument Store
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,59
Rang#151  Overall
#70  Relational DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,11
Rang#343  Overall
#46  Document Stores
Websiteplanetscale.comspark.apache.org/­sqlgithub.com/­xtdb/­xtdb
www.xtdb.com
Technische Dokumentationplanetscale.com/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlwww.xtdb.com/­docs
EntwicklerFatCloudPlanetScaleApache Software FoundationJuxt Ltd.
Erscheinungsjahr2012202020142019
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 20231.19, September 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoMIT License
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#GoScalaClojure
Server BetriebssystemeWindowsDocker
Linux
macOS
Linux
OS X
Windows
Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux
Datenschemaschemafreijajaschemafrei
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, XSLTneinnein
Sekundärindizesjajaneinja
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL Serverja infomit proprietären ErweiterungenSQL-like DML and DDL statementseingeschränktes SQL mittels Apache Calcite
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC
JDBC
ODBC
HTTP REST
JDBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl
Java
Python
R
Scala
Clojure
Java
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber Applikationenja infoproprietäre Syntaxneinnein
Triggersja infoÃœber Applikationenjaneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingyes, utilizing Spark Corekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
keineja, jeder Knoten hat alle Daten
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinja infonicht für MyISAM Storage Engineneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACID at shard levelneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja infoTable Locks oder Row Locks abhängig von Storage Enginejaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajayes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept infokeine Benutzergruppen oder Rollennein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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
FatDBPlanetScaleSpark SQLXTDB infoformerly named Crux
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

PlanetScale ends free tier bid, sheds staff in profitability bid
11. März 2024, The Register

PlanetScale forks MySQL to add vector support
3. Oktober 2023, TechCrunch

PlanetScale Ranked Number 188 Fastest-Growing Company in North America on the 2023 Deloitte Technology Fast ...
8. November 2023, businesswire.com

PlanetScale Ranked Number 188 Fastest-Growing Company in North America on the 2023 Deloitte Technology Fast ...
8. November 2023, Yahoo Finance

PlanetScale Insights Anomalies introduces smart query monitoring
29. November 2023, SDTimes.com

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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

1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
23. Dezember 2023, Towards Data Science

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18. Oktober 2023, AWS Blog

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