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

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenUltipa  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.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenHigh performance Graph DBMS supporting HTAP high availability cluster deploymentA general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Relational DBMSGraph DBMSDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,13
Rang#335  Overall
#31  Graph DBMS
Punkte0,11
Rang#343  Overall
#46  Document Stores
Websitespark.apache.org/­sqlwww.ultipa.comgithub.com/­xtdb/­xtdb
www.xtdb.com
Technische Dokumentationspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlwww.ultipa.com/­documentwww.xtdb.com/­docs
EntwicklerFatCloudApache Software FoundationUltipaJuxt Ltd.
Erscheinungsjahr2012201420192019
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 20231.19, September 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0kommerziellOpen Source infoMIT License
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#ScalaClojure
Server BetriebssystemeWindowsLinux
OS X
Windows
Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux
Datenschemaschemafreijaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjaneinja
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL ServerSQL-like DML and DDL statementseingeschränktes SQL mittels Apache Calcite
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
JDBC
ODBC
RESTful HTTP APIHTTP REST
JDBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#Java
Python
R
Scala
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Clojure
Java
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber Applikationenneinnein
Triggersja infoÃœber Applikationenneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingyes, utilizing Spark Corekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorkeineja, jeder Knoten hat alle Daten
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajayes, 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 haltennein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdennein

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
FatDBSpark SQLUltipaXTDB infoformerly named Crux
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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

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

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US’ Ultipa expands African footprint
6. März 2024, Caj News Africa

Technology
7. März 2024, Caj News Africa

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