DBMS > H2 vs. Linter vs. Spark SQL vs. SurrealDB

Vergleich der Systemeigenschaften H2 vs. Linter vs. Spark SQL vs. SurrealDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

RDBMS for high security requirements

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

A fully ACID transactional, developer-friendly, multi-model DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	8,13
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	0,09
Rang	#346	Overall
	#152	Relational DBMS

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

Punkte	0,86
Rang	#203	Overall
	#34	Document Stores
	#18	Graph DBMS

Website

Technische Dokumentation

www.h2database.com/html/main.html

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

surrealdb.com/docs

Entwickler

Thomas Mueller

relex.ru

Apache Software Foundation

SurrealDB Ltd

Erscheinungsjahr

2005

1990

2014

2022

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

3.5.0 ( 2.13), September 2023

v1.5.0, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

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

C und C++

Scala

Rust

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

JDBC
ODBC

GraphQL
RESTful HTTP API
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

Java

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

Java
Python
R
Scala

Deno
Go
JavaScript (Node.js)
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

yes, based on authentication and database rules

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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