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Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. Graph Engine vs. RavenDB vs. Spark SQL

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Name

Kurzbeschreibung

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database

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

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Document Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	0,56
Rang	#245	Overall
	#10	Object oriented DBMS

Punkte	0,61
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

Punkte	2,92
Rang	#101	Overall
	#18	Document Stores

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

Website

Technische Dokumentation

docs.atoti.io

www.graphengine.io/docs/manual

ravendb.net/docs

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

Entwickler

ActiveViam

Microsoft

Hibernating Rhinos

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2010

2014

Aktuelle Version

5.4, Juli 2022

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

Open Source

MIT License

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java

.NET and C

Scala

Server Betriebssysteme

.NET

Linux
macOS
Raspberry Pi
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

Multidimensional Expressions (MDX)

nein

SQL-like query language (RQL)

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

.NET Client API
F# Client API
Go Client API
Java Client API
NodeJS Client API
PHP Client API
Python Client API
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

.Net
C#
F#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

horizontale Partitionierung

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Default ACID transactions on the local node (eventually consistent across the cluster). Atomic operations with cluster-wide ACID transactions. Eventual consistency for indexes and full-text search indexes.

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID, Cluster-wide transaction available

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Authorization levels configured per client per database

nein

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

FRTB product of the year: ActiveViam
28. November 2023, Risk.net

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2. Juni 2023, microsoft.com

Open source Microsoft Graph Engine takes on Neo4j
13. Februar 2017, InfoWorld

Aerospike Is Now a Graph Database, Too
21. Juni 2023, Datanami

IBM releases Graph, a service that can outperform SQL databases
27. Juli 2016, GeekWire

The graph analytics landscape 2019 - DataScienceCentral.com
27. Februar 2019, Data Science Central

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RavenDB Launches Version 6.0 Lightning Fast Queries, Data Integrations, Corax Indexing Engine, and Sharding
3. Oktober 2023, PR Newswire

RavenDB Welcomes David Baruc as Chief Revenue Officer: Seasoned Tech Leader to Drive Global Sales and ...
13. Juni 2023, PR Newswire

Install the NoSQL RavenDB Data System
14. Mai 2021, The New Stack

Oren Eini on RavenDB, Including Consistency Guarantees and C# as the Implementation Language
23. Mai 2022, InfoQ.com

RavenDB Adds Graph Queries
15. Mai 2019, Datanami

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Feature Engineering for Time-Series Using PySpark on Databricks
15. Mai 2024, Towards Data Science

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

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

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