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DBMS > FeatureBase vs. Spark SQL vs. Ultipa vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften FeatureBase vs. Spark SQL vs. Ultipa vs. Yaacomo

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFeatureBase  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenUltipa  Xaus Vergleich ausschliessenYaacomo  Xaus Vergleich ausschliessen
Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking
KurzbeschreibungReal-time database platform that powers real-time analytics and machine learning applications by simultaneously executing low-latency, high-throughput, and highly concurrent workloads.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenHigh performance Graph DBMS supporting HTAP high availability cluster deploymentOpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSGraph DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,31
Rang#292  Overall
#135  Relational DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,19
Rang#330  Overall
#30  Graph DBMS
Websitewww.featurebase.comspark.apache.org/­sqlwww.ultipa.comyaacomo.com
Technische Dokumentationdocs.featurebase.comspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlwww.ultipa.com/­document
EntwicklerMolecula and Pilosa Open Source ContributorsApache Software FoundationUltipaQ2WEB GmbH
Erscheinungsjahr2017201420192009
Aktuelle Version2022, May 20223.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0kommerziellkommerziell
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.
ImplementierungsspracheGoScala
Server BetriebssystemeLinux
macOS
Linux
OS X
Windows
Android
Linux
Windows
Datenschemajajaja
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, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneinneinja
SQL infoSupport of SQLSQL queriesSQL-like DML and DDL statementsja
APIs und andere ZugriffskonzeptegRPC
JDBC
Kafka Connector
ODBC
JDBC
ODBC
RESTful HTTP APIJDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenJava
Python
Java
Python
R
Scala
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresnein
Triggersneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingyes, utilizing Spark Corehorizontale Partitionierung
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjakeineSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenjaneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenyes, using Linux fsyncjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
FeatureBaseSpark SQLUltipaYaacomo
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30. Januar 2024, Data Science Central

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