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DBMS > GridGain vs. NSDb vs. OushuDB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften GridGain vs. NSDb vs. OushuDB vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGridGain  Xaus Vergleich ausschliessenNSDb  Xaus Vergleich ausschliessenOushuDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungGridGain is an in-memory computing platform, built on Apache IgniteScalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of KubernetesA data warehouse powered by Apache HAWQ supporting descriptive analysis and advanced machine learningSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellKey-Value Store
Relational DBMS
Time Series DBMSRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,55
Rang#150  Overall
#26  Key-Value Stores
#70  Relational DBMS
Punkte0,08
Rang#369  Overall
#40  Time Series DBMS
Punkte0,10
Rang#355  Overall
#154  Relational DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.gridgain.comnsdb.iowww.oushu.com/­product/­oushuDBspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationwww.gridgain.com/­docs/­index.htmlnsdb.io/­Architecturewww.oushu.com/­documentationspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerGridGain Systems, Inc.OushuApache Software Foundation
Erscheinungsjahr200720172014
Aktuelle VersionGridGain 8.5.14.0.1, August 20203.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2.0kommerziellOpen Source infoApache 2.0
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.
ImplementierungsspracheJava, C++, .NetJava, ScalaScala
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Solaris
Windows
Linux
macOS
LinuxLinux
OS X
Windows
Datenschemajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejayes: int, bigint, decimal, stringjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinnein
Sekundärindizesjaall fields are automatically indexedjanein
SQL infoSupport of SQLANSI-99 for query and DML statements, subset of DDLSQL-like query languageFull-featured ANSI SQL supportSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteHDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data
gRPC
HTTP REST
WebSocket
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala
Java
Scala
C
C++
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresyes (compute grid and cache interceptors can be used instead)neinjanein
Triggersyes (cache interceptors and events)janein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingjayes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenyes (replicated cache)keine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenyes (compute grid and hadoop accelerator)neinHadoop integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der DatenjaUsing Apache Lucenejaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleSecurity Hooks for custom implementationsKerberos, SSL and role based accessnein

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
GridGainNSDbOushuDBSpark SQL
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

GridGain's 2023 Growth Positions Company for Strong 2024
24. Januar 2024, PR Newswire

GridGain in-memory data and generative AI – Blocks and Files
10. Mai 2024, Blocks and Files

GridGain Unified Real-Time Data Platform Version 8.9 Addresses Today's More Complex Real-Time Data Processing ...
12. Oktober 2023, GlobeNewswire

GridGain Announces Call for Speakers for Virtual Apache Ignite Summit 2024
8. Februar 2024, PR Newswire

GridGain: Product Overview and Analysis
5. Juni 2019, eWeek

bereitgestellt von Google News

China's answer to Snowflake is shaping as data demands upgrade
8. September 2021, PingWest

bereitgestellt von Google News

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

Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming
1. Juni 2024, Towards Data Science

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

Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

bereitgestellt von Google News



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