DBMS > Graph Engine vs. Spark SQL vs. ToroDB vs. Valentina Server

Vergleich der Systemeigenschaften Graph Engine vs. Spark SQL vs. ToroDB vs. Valentina Server

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Name

ToroDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

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

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

A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL

Object-relational database and reports server

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

Document Store

Relational DBMS

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

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

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

Punkte	0,17
Rang	#327	Overall
	#145	Relational DBMS

Website

www.graphengine.io

spark.apache.org/sql

github.com/torodb/server

www.valentina-db.net

Technische Dokumentation

www.graphengine.io/docs/manual

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

valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php

Entwickler

Microsoft

Apache Software Foundation

8Kdata

Paradigma Software

Erscheinungsjahr

2010

2014

2016

1999

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL-V3

kommerziell

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

.NET and C

Scala

Java

Server Betriebssysteme

.NET

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, boolean, date, object_id

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

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

Java
Python
R
Scala

.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

nein

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Benutzer 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

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Weitere Ressourcen

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27. Februar 2019, Data Science Central

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24. Januar 2024, Towards Data Science

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7. Dezember 2018, H2S Media

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