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DBMS > FatDB vs. Prometheus vs. Spark SQL vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. Prometheus vs. Spark SQL vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenPrometheus  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenTrafodion  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungEin .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.Open Source Timeseries DBMS und Monitoring SystemSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenTransactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Time Series DBMSRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte8,42
Rang#47  Overall
#2  Time Series DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteprometheus.iospark.apache.org/­sqltrafodion.apache.org
Technische Dokumentationprometheus.io/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmltrafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerFatCloudApache Software FoundationApache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr2012201520142014
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 20232.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0
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#GoScalaC++, Java
Server BetriebssystemeWindowsLinux
Windows
Linux
OS X
Windows
Linux
Datenschemaschemafreijajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaNumeric data onlyjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTnein infoImportieren von XML Daten möglichneinnein
Sekundärindizesjaneinneinja
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL ServerneinSQL-like DML and DDL statementsja
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
RESTful HTTP/JSON APIJDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#.Net
C++
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber ApplikationenneinneinJava Stored Procedures
Triggersja infoÃœber Applikationenneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingyes, utilizing Spark CoreSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorja infomittels Federationkeineja, durch HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinja infomittels user defined functions und HBase
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
keineImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinneinACID
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 werdenneinneinBenutzer 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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen
FatDBPrometheusSpark SQLTrafodion
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

VTEX scales to 150 million metrics using Amazon Managed Service for Prometheus | Amazon Web Services
10. März 2024, AWS Blog

VictoriaMetrics Offers Prometheus Replacement for Time Series Monitoring
17. Juli 2023, The New Stack

Exadata Real-Time Insight - Quick Start
3. April 2024, blogs.oracle.com

OpenTelemetry vs. Prometheus: You can’t fix what you can’t see
29. März 2024, IBM

Linux System Monitoring with Prometheus, Grafana, and collectd
1. Februar 2024, Linux Journal

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Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, 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

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

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

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Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

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