DBMS > Galaxybase vs. Quasardb vs. SiteWhere vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Galaxybase vs. Quasardb vs. SiteWhere vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Scalable, ACID-compliant native distributed parallel graph platform

Distributed, high-performance timeseries database

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#39	Graph DBMS

Punkte	0,14
Rang	#332	Overall
	#29	Time Series DBMS

Punkte	0,06
Rang	#356	Overall
	#35	Time Series DBMS

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

galaxybase.com

quasar.ai

github.com/sitewhere/sitewhere

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

doc.quasar.ai/master

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

Chuanglin(Createlink) Technology Co., Ltd 浙江创邻科技有限公司

quasardb

SiteWhere

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2017

2009

2010

2014

Aktuelle Version

Nov 20, November 2021

3.14.1, Jänner 2024

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Free community edition, Non-profit organizations and non-commercial usage are eligible for free licenses

Open Source

Common Public Attribution License Version 1.0

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

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Database as a Service

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Implementierungssprache

C and Java

C++

Java

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

BSD
Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Strong typed schema

schemafrei

vordefiniertes Schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

integer and binary

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

mittels Tags

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

Browser interface
console (shell)
Graph API (Gremlin)
OpenCypher
Proprietäres native API

HTTP API

HTTP REST

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
Python

.Net
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

user defined procedures and functions

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

consistent hashing

Sharding

basierend auf HBase

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation mit wählbarem Replikationsfaktor

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

with Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Relationships in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

mittels LevelDB

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Transient mode

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Role-based access control

Cryptographically strong user authentication and audit trail

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

nein

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

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6. Juni 2023, PR Newswire

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1. April 2024, Simplilearn

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24. Januar 2024, Towards Data Science

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24. Januar 2024, TechTarget

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